学好大数据技术知识需要系统地学习、实践和不断更新知识。以下是一些建议，帮助你掌握大数据技术：
1. 基础知识：
（1） 学习计算机科学基础，包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。
（2） 了解数据库原理，因为大数据处理往往需要存储和管理大量的数据。
2. 编程语言：
（1） 学习至少一种编程语言，如python、java或scala，这些语言在大数据领域有广泛的应用。
（2） 熟悉数据处理相关的库，如apache hadoop、spark等。
3. 数据处理：
（1） 学习如何使用hadoop生态系统进行数据的批处理和分布式计算。
（2） 理解mapreduce编程模型，这是处理大规模数据集的常用方法。
4. 数据存储：
（1） 学习nosql数据库和非关系型数据库的使用，它们更适合处理大量非结构化或半结构化数据。
（2） 了解分布式文件系统，如hdfs（hadoop distributed file system）。
5. 数据分析与挖掘：
（1） 学习统计分析、机器学习和数据挖掘的基本概念和方法。
（2） 使用大数据平台进行数据探索性分析，如使用apache spark进行数据预处理和分析。
6. 大数据架构：
（1） 了解大数据生态系统中的组件和服务，如数据仓库、数据湖、数据管道等。
（2） 学习如何设计和实现高效的大数据应用程序。
7. 实践经验：
（1） 通过实际项目来应用所学知识，可以从小型的个人项目开始，逐步过渡到更复杂的企业级项目。
（2） 参与开源项目，贡献代码，这有助于提高技术水平并与其他开发者交流。
8. 持续学习：
（1） 关注最新的大数据技术和趋势，如云计算、人工智能、物联网等。
（2） 参加在线课程、研讨会、工作坊和认证课程，不断提高自己的技能。
9. 社区参与：
（1） 加入大数据相关的社区和论坛，如stack overflow、reddit的r/datascience等。
（2） 参与讨论，解决他人的问题，也可以从其他专家那里学习。
10. 专业认证：考虑获得相关领域的专业认证，如cloudera certified professional (ccp)、certified analytics professional (cap)等，这些认证可以证明你的专业知识和技能。
总之，学好大数据技术需要时间和耐心，不断地学习和实践是关键。随着技术的不断发展，新的工具和框架也在不断出现，因此保持好奇心和学习的热情是非常重要的。
