学习 Java 大数据开发需要掌握一系列的技术和概念，包括以下内容：

1. Java 编程基础：掌握 Java 编程语言的基础知识，包括语法、面向对象编程、异常处理等，这是进入大数据领域的基础。
2. 数据结构和算法：了解常见的数据结构和算法，能够处理和操作大规模数据。
3. Hadoop 生态系统：学习 Hadoop 生态系统的核心组件，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）用于存储大规模数据，MapReduce 编程模型用于分布式计算，以及 YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于资源管理。
4. Apache Spark：掌握 Apache Spark，这是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持在内存中进行迭代计算。学习 Spark 的 RDDs（弹性分布式数据集）、DataFrame API 和 Spark SQL 等模块。
5. 数据存储和管理：了解 NoSQL 数据库，如 Apache HBase、Apache Cassandra 等，用于存储和管理大规模数据。
6. 数据处理和分析：学习使用 Java 编程语言结合 Hadoop 和 Spark 等工具进行数据处理和分析，包括数据清洗、转换、聚合和挖掘等任务。
7. 分布式系统和并行计算：理解分布式系统的概念和原理，以及并行计算的技术和方法，能够设计和开发分布式大数据应用程序。
8. 数据可视化和报告：掌握数据可视化工具和技术，能够将大数据分析结果可视化并生成报告，以便进行更好的数据理解和决策。
9. 实时数据处理：了解实时数据处理技术，如 Apache Kafka、Apache Flink 等，用于处理流式数据和实时事件。
10. 机器学习和人工智能：了解机器学习和人工智能的基本原理和算法，能够使用 Java 编程语言结合相关工具进行大数据分析和预测。

通过学习以上内容，你将能够成为一名熟练的 Java 大数据开发工程师，能够设计、开发和管理大规模的数据处理和分析系统。