大数据学习环境需要以下硬件和软件配置：

高性能服务器

大内存服务器：内存容量应在几十GB到几百GB以上，以处理大量数据和复杂计算。

多核处理器：推荐使用至少8核甚至更多的多核处理器，以提高计算效率。

大容量硬盘：至少需要几十TB的存储空间，并选择具备高IO吞吐量和低延迟的硬盘。

高速网络接口：至少支持千兆以太网接口，可选10G以太网或更高速率的网络接口。

GPU加速器：在一些复杂任务中，使用GPU加速器可以提高计算性能。

编程语言和工具

Java：大数据开发的基础语言，许多大数据框架如Hadoop、Spark等都是基于Java或Scala开发的。

Scala：与Java类似，也是大数据开发的重要语言。

Python：虽然Python不是大数据的核心语言，但它在数据分析和机器学习领域非常流行，许多工具和库（如PySpark）支持Python。

Hadoop及相关工具：包括HDFS、HBase、Sqoop、Hive、MapReduce等。

Spark：用于大数据离线分析和实时计算。

Flink：用于实时数据流处理。

Kafka：用于消息订阅和分发。

操作系统

Linux：大数据平台通常基于Linux操作系统，因此需要掌握Linux基本命令和Shell编程。

学习环境和平台

在线课程和虚拟教室：满足远程学习需求。

学习管理系统（LMS）：集成课程内容、学习活动和评估工具。

交互式工具：如在线讨论板、实时聊天工具等，支持学习者之间的互动交流。

数据分析工具：收集和分析学习数据，为教学决策提供支持。

社区和资源

加入学习社区：如Q群251956502，便于共同交流和分享资料。

参考书籍和在线资源：获取最新的学术研究和行业动态。

综上所述，大数据学习环境需要高性能的硬件配置、掌握相关编程语言和工具、熟悉Linux操作系统，并利用在线学习平台和社区资源进行学习和交流。