随着互联网的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足大数据时代的需求。因此，大数据技术应运而生。那么，大数据技术一般是学的什么呢？

首先，大数据技术需要掌握的基础知识包括计算机科学、数据库技术、数据结构与算法等。大数据技术的核心是数据处理和数据分析，因此需要有扎实的编程基础和算法思维能力。同时，对于数据存储和管理，需要掌握数据库技术，如SQL、NoSQL等。数据结构和算法则是大数据处理和分析的基础，对于算法的优化和改进可以提高大数据处理的效率和准确性。

其次，大数据技术还需要了解分布式计算、云计算、机器学习等方面的知识。大数据的处理量巨大，需要分布式计算来实现并行处理，提高处理效率。云计算则可以提供弹性的计算资源，满足数据处理的需求。机器学习则是对大数据进行深度分析和挖掘的重要手段，掌握机器学习算法可以帮助我们更好地理解和应用大数据。

最后，大数据技术需要具备数据分析、数据可视化和数据挖掘等方面的能力。大数据时代的数据处理不仅仅是简单的存储和计算，更需要从数据中发现有价值的信息和知识。因此，需要具备数据分析和数据挖掘的能力，了解如何运用统计学、机器学习等方法对数据进行分析和挖掘。同时，数据可视化也是大数据分析的重要手段之一，需要掌握数据可视化的技术和方法。

综上所述，大数据技术需要掌握的知识点很多，需要广泛涉猎计算机科学、数据库技术、数据结构与算法、分布式计算、云计算、机器学习、数据分析、数据可视化和数据挖掘等方面的知识。只有掌握这些知识，才能更好地应对大数据时代带来的挑战。