了解大数据软件可以通过以下几个步骤进行：
学习基础知识
数据存储：了解分布式文件系统如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra。
数据处理：学习MapReduce计算模型和Spark等分布式计算框架。
数据流处理：了解Apache Storm等实时计算系统。
数据检索和分析：学习Elasticsearch等实时搜索和分析引擎。
选择合适的工具
大数据处理框架：
Apache Hadoop：适用于处理PB级别的数据，包括HDFS和MapReduce。
Apache Spark：支持分布式批处理和实时流处理，具有快速性能和易用性。
分布式数据库：
Apache Cassandra：适用于管理大量结构化和非结构化数据，提供高可用性和容错性。
实时计算系统：
Apache Storm：用于处理大量实时数据流，支持多语言编程。
数据仓库和分析工具：
Hive：基于Hadoop的数据仓库软件，提供类SQL查询语言。
HBase：分布式的面向列的数据库，基于HDFS，适用于实时查询和更新。
Tableau：数据可视化工具，用于快速分析、可视化并分享信息。
数据调度和管道管理：
Airflow：用于在大数据系统中调度和运行复杂数据管道的工作流管理平台。
数据湖和存储层：
Delta Lake：基于Spark的存储层，提供可靠性、安全性和性能。
实践项目
通过实际项目应用来加深对大数据软件的理解和掌握。例如，可以使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析，使用Elasticsearch进行全文搜索，或者使用Tableau进行数据可视化。
持续学习
大数据领域技术更新迅速，需要持续关注最新的技术动态和工具发展。可以通过阅读技术博客、参加线上课程、参与开源项目等方式不断学习和进步。
通过以上步骤，你可以逐步建立起对大数据软件的全面了解和技能。