要系统运行大数据软件，可以按照以下步骤进行：

培养大数据基本认知

学习大数据的基本概念、未来发展方向和应用场景。

阅读相关书籍，例如《大数据时代》和《数据之美》。

学习大数据技术理论知识

Java：掌握Java标准版（Java SE）和JDBC，因为它们关系到Java与数据库的连接。

Linux：学习Linux操作系统，因为大数据相关软件通常在Linux上运行。

Hadoop：学习Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce和YARN）及其生态圈常用组件（如Oozie、Hive、Kafka、Spark等）。

Python：学习Python，用于编写网络爬虫。

Kafka：掌握Kafka消息队列工具，因其数据吞吐量很大。

Spark：学习Spark，用于弥补Hadoop中MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。

环境配置

安装和配置相应的软件和工具，如Hadoop、Spark、Hive等。

确保这些软件和工具正确安装和配置是启动大数据应用的前提。

应用准备

准备应用的代码、数据和相关资源，如配置文件、依赖库等。

这些准备工作可以通过上传文件到集群或分发到各个节点来完成。

启动大数据应用

启动StandaloneSession或其他会话，用于启动和管理大规模数据处理任务。

例如，使用Python的PySpark启动一个Spark应用。

数据处理与分析

使用Hadoop和Spark等框架进行数据采集、存储、处理和分析。

进行数据清洗与转换，包括数据预处理、缺失值处理、异常值处理和数据格式转换。

数据可视化与应用

使用数据可视化工具将分析结果呈现出来。

进行权限管理，确保数据的安全性和隐私性。

性能调优

根据实际使用情况对大数据平台进行性能调优，例如优化查询、调整存储格式等。

通过以上步骤，可以系统地运行大数据软件，并确保其高效、稳定地处理和分析海量数据。