在杭州学习大数据，可以从以下几个方面入手：

编程语言

Java：作为大数据开发中最常用的编程语言，掌握Java语言的基础知识和高级特性是非常重要的。

Python：Python在大数据分析和机器学习领域应用广泛，学习Python可以提升数据处理和分析的效率。

大数据框架和工具

Hadoop：学习Hadoop的核心组件，如HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）。

Spark：掌握Spark大数据处理、Spark Streaming（实时数据处理）和Spark MLlib（机器学习库）。

Flink：了解Apache Flink及其在流处理中的应用。

Hive：学习数据仓库和SQL查询语言，用于数据存储和查询。

HBase：了解分布式数据库HBase及其在大数据存储中的应用。

Sqoop：学习数据迁移工具Sqoop，用于将数据从关系型数据库导入到Hadoop。

数据处理与分析

数据清洗和预处理：掌握数据清洗和预处理的基本方法和工具，如Trifacta、OpenRefine等。

数据挖掘和机器学习：学习数据挖掘算法（如分类、聚类、关联规则挖掘）和机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络）。

统计学和数学：具备扎实的统计学和数学基础，包括概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析等。

数据可视化

可视化工具：学习使用可视化工具如Tableau、Power BI、matplotlib、D3.js等，以便更好地理解和展示大数据结果。

数据库技术

关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL，学习其基本操作和高级特性。

NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra、HBase，了解其适用场景和操作方法。

操作系统和Linux

Linux：掌握Linux系统的基本操作和命令，能够在Linux环境下进行大数据处理和分析。

实战项目

项目经验：参与实际的大数据项目，如数据获取、数据处理、数据分析和数据展现，积累实战经验。

行业应用

行业知识：了解大数据在各个行业的应用，如金融、医疗、电商、物联网等，以便更好地将大数据技术应用到实际工作中。

通过以上内容的学习，可以全面了解大数据领域的各个方面，并为将来的职业发展打下坚实的基础。建议结合在线课程、实战项目和行业资源，系统地提升自己的大数据技能。