大数据开发涉及多种软件和工具，以下是一些关键的软件和工具列表，你可以根据自己的需要和兴趣进行学习：

数据处理和分析 ：

Excel ：适合初学者，进行基本的数据分析和可视化。

R ：用于统计计算、数据挖掘、分析和可视化。

Python ：适用于数据分析、机器学习、Web开发等。

SPSS ：用于统计分析，适合社会科学领域。

SAS ：企业级数据分析软件，广泛应用于多个领域。

Stata ：强大的统计分析软件，处理不同类型的数据。

大数据平台 ：

Hadoop ：分布式系统基础架构，用于大规模数据处理和存储。

Spark ：快速通用的计算引擎，优化迭代工作负载。

Hive ：建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，用于数据ETL和结构化处理。

数据流处理 ：

Apache Flink ：支持批处理和流处理，并提供了高吞吐量和低延迟的数据处理能力。

Apache Storm ：开源的分布式实时计算系统，使用面向数据流的编程模型。

数据可视化 ：

Tableau ：数据可视化工具，支持多种大数据源，操作简单，容易上手。

Power BI ：微软提供的数据可视化工具，易于使用，适合商业环境下的数据分析和报告生成。

数据库和数据仓库 ：

MySQL 、 Oracle 、 SQL Server ：关系型数据库，支持SQL语言进行数据查询和管理。

Hbase 、 Cassandra ：非关系型数据库，适用于大规模数据的存储和查询。

其他工具 ：

Jaspersoft BI套件 ：通过数据库列生成报表的开源软件。

Keen IO ：移动应用分析工具。

Hadoop HDFS ：用于分布式存储数据。

MapReduce ：用于大规模数据的批处理。

Spark SQL 、 Spark Streaming 、 MLlib 、 GraphX ：Spark提供的模块，用于数据处理、机器学习和图计算。

这些软件和工具涵盖了大数据开发的各个方面，从数据处理和分析到数据存储和可视化，可以根据具体需求选择合适的工具进行学习。建议初学者从Excel和Python开始，逐步深入，掌握更高级的工具和技术。