学习大数据编程需要掌握一定的编程基础，并通过实践项目来巩固和提升技能。以下是一些建议的学习步骤：
掌握编程基础
Java：作为大数据开发的主要编程语言，Java是必须掌握的。可以从基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等方面入手。
Python：Python在大数据处理中也非常重要，特别是在数据分析和机器学习领域。学习Python的基础语法、常用库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）以及数据处理和可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）。
学习大数据相关技术
Hadoop生态系统：包括Hadoop、MapReduce、Avro、Hive、HBase、Zookeeper、Flume、Kafka、Sqoop、Pig等。这些技术构成了大数据处理的基础设施。
Spark生态系统：Spark是一个快速、通用的集群计算框架，可以用于大规模数据处理和机器学习。学习Spark的核心概念如RDD、DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming等，并掌握相关的机器学习库如MLlib。
实时处理技术：如Storm，用于处理实时数据流。
数据库技术：掌握关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）的基本操作和数据建模。
项目实战
通过实际项目来应用所学知识，加深对大数据技术的理解和掌握。可以在培训机构的项目实战课程中参与，或者在实际工作中寻找相关项目机会。
多交流，多练习
在学习过程中，多与同学、老师交流，分享学习心得和解决问题的方法。勤加练习，通过编写代码来巩固所学知识，培养编程思维。
持续学习
大数据技术更新迅速，需要持续学习最新的技术和工具。可以关注行业动态，参加相关的技术会议和培训，不断提升自己的技术水平。
通过以上步骤，可以逐步建立起对大数据编程的全面认识，并在实践中不断提升自己的技能。