学大数据技术的工具有很多，以下是一些常用的工具：
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它提供了内存计算能力，可以处理大规模的数据集。
3. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于实时数据流的存储和处理。它支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。
4. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能的流处理框架，适用于实时数据分析和机器学习。它提供了快速的数据处理能力和可扩展性。
5. Apache Pig：Apache Pig是一个用于数据清洗和转换的编程语言，类似于SQL。它提供了丰富的数据操作功能，如聚合、连接、过滤等。
6. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据科学和机器学习平台，提供了可视化、数据探索和模型评估等功能。
7. Apache Beam：Apache Beam是一个基于Apache Flink的流处理框架，提供了灵活的数据处理流程和易于使用的API。
8. Apache Spark MLlib：Apache Spark MLlib是一个用于机器学习和深度学习的库，提供了各种算法和模型的实现。
9. Apache Spark SQL：Apache Spark SQL是一个用于数据仓库和传统关系型数据库的查询引擎，提供了SQL接口和多种查询功能。
10. Apache Spark Streaming：Apache Spark Streaming是一个用于实时数据处理的框架，可以将数据流转换为结构化数据。
这些工具可以帮助您学习大数据技术，并在实际项目中应用它们来处理和分析大规模数据集。
