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。