学习大数据库编程需要掌握以下几个关键步骤和技能：
选择编程语言
Java：适用于处理大规模数据，广泛应用于大数据处理。
Python：简单易学，功能强大，适合快速开发和原型设计。
Scala：运行于Java虚拟机上，具有良好的扩展性和函数式编程特性。
掌握大数据计算框架
Hadoop：开源的分布式计算框架，包括HDFS和MapReduce，适合处理大规模数据集。
Spark：快速、通用的大数据处理引擎，支持实时流数据和机器学习等应用。
学习数据处理和分析技术
数据清洗和转化：掌握数据清洗、清理和数据转换等技术。
数据分析和机器学习算法：了解常用的聚类分析、分类算法、回归算法、决策树等。
学习分布式系统知识
分布式文件系统：了解如HDFS等分布式文件系统的工作原理。
分布式数据库：掌握分布式数据库的基本概念和操作。
分布式计算架构：理解分布式计算的基本原理和机制。
利用在线资源
参加Coursera、edX、Udacity等在线教育平台提供的大数据编程课程。
阅读相关书籍，深入了解大数据编程的原理和应用。
实践与项目经验
参与开源项目，贡献代码，与全球开发者交流学习。
完成个人或团队项目，积累项目实战经验。
持续学习和自我提升
多和培训机构老师交流，学习别人的编程思路。
根据学习进度和反馈调整学习计划，提高学习效率。
通过以上步骤，你可以逐步掌握大数据库编程所需的知识和技能。建议从Python开始入门，逐步深入到Hadoop和Spark等大数据框架，同时结合实际项目进行练习，以巩固和提高自己的编程能力。