大数据开发需要学习的技术主要包括Java语言、Linux操作系统、Hadoop与Spark等大数据处理技术，学习路径如下：

基础知识学习：

Java语言：作为大数据开发的基础语言，Java的掌握程度直接影响到后续技术的学习和应用。

Linux操作系统：大数据开发通常在Linux环境下进行，因此熟悉Linux的基本操作和命令至关重要。

深入学习大数据技术：

Hadoop：学习Hadoop生态系统中的HDFS和MapReduce等核心技术，理解其分布式存储和处理大规模数据的原理。

Spark：Spark是另一种流行的大数据处理框架，相比Hadoop，它在处理速度上有显著优势。学习Spark的核心API和RDD等概念，以及如何在Spark上进行数据分析和处理。

实践经验：

通过编写代码、搭建Hadoop或Spark集群环境、参与实际项目等方式，将所学知识应用到实际场景中。实践是检验知识掌握程度的关键，也是提升技能的重要途径。

进阶技术学习：

在掌握基础与核心技术后，可以进一步学习数据挖掘、机器学习等进阶技术。这些技术将帮助你在大数据分析和处理方面取得更深入的理解和应用。

持续学习：

大数据领域技术更新迅速，因此需要持续关注行业动态，学习新技术和新方法。通过参加培训课程、阅读技术文档、参与技术论坛等方式，不断提升自己的技能和知识水平。

学习方法：

系统学习：按照上述学习路径，系统地学习每个阶段的技术和知识。

实践为主：理论学习与实践相结合，通过实践来加深理解和巩固知识。

持续跟进：保持对新技术和新方法的关注和学习，不断提升自己的竞争力。