大数据开发培训主要学习以下几个方面的知识和技能：
1. 数据存储和管理：学习各种不同的大数据存储系统，如Hadoop、Hive、HBase等，了解它们的特点和适用场景，掌握数据的导入、导出和管理技巧。
2. 数据处理和分析：学数据处理的相关技术和框架，如MapReduce、Spark等，掌握数据的清洗、转换、计算和分析方法。
3. 数据挖掘和机器学习：学习常用的数据挖掘算法和机器学习算法，如聚类、分类、回归等，了解它们的原理和应用场景，掌握使用相应的工具和库进行数据挖掘和机器学习任务的方法。
4. 数据可视化和报表：学习数据可视化的基本原理和技术，掌握使用相关工具和库进行数据可视化和报表生成的方法。
5. 大数据架构和性能优化：学数据架构设计的原则和方法，了解大数据系统的性能优化技术和策略，掌握调优和优化大数据系统的方法。
除了上述的技术知识和技能外，大数据开发培训还会强调实践能力和项目经验的培养，通过实际的项目案例和实训来提高学员的实际操作和解决问题的能力。此外，培训还会涉及到相关的计算机基础知识，如操作系统、计算机网络、数据库等方面的知识。
