在学习hadoop之前，我就明确了要致力于大数据行业,成为优秀的大数据研发
工程
路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理
师的目标，有了大目标之后要分几步走，然后每一步不断细分，采用大事化小的方法去学习hadoop。下面开始叙述我是如何初学hadoop的。Hadoop学习两步走:linux学习、hadoop学习。在接触hadoop之前我有java基础，为此我的计划是首先学习Linux,然后学习hadoop生态系统,为此学习hadoop第一步计划就是学习linux了，然后linux又可以分为四个步骤走。linux任务第一个目标就是要熟练操作linux常用命令以及网络配置；第二个目标就是熟悉用户以及权限管理操作；第三个目标就是熟悉软件包以及系统命令管理，第四个就是要学习shell编程了。Linux系统学习完毕之后，紧接着就是第二个计划了学习Hadoop。Hadoop阶段分两步走。第一阶段能熟练搭建伪分布式集群以及完全分布式集群，我个人认为先搭建hadoop环境然后再学习hadoop这样效果更好。就如同看别人代码一样，我们先把别人代码能跑起来，然后再
分析
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代码，如果代码都跑不起来，何谈代码分析，所以先让hadoop环境搭建起来，能正常运行wordcount程序，我们才能慢慢分析整个Hadoop生态系统，这样我们能对hadoop有个整体上的认识。Hadoop第二阶段就是基于第一阶段的基础上，再细分几大阶段：首先第一阶段整体上认识hadoop生态系统，了解MapReduce分布式计算框架、Yarn集群资源管理和调度平台、hdfs分布式文件系统、hive数据仓库、HBase实时分布式数据库、Flume日志收集工具、sqoop数据库ETL工具、zookeeper分布式协作服务、Mahout数据挖掘库；第二阶段学习MapReduce,MapReduce作为hadoop核心内容，要先易后难，首先了解Mapper、Reducer、Configuration、job等这些类，熟悉MapReduce流程图，然后写简单的单词统计代码，整体上对MapReduce认识，之后学习MapReduce运行机制，熟练掌握，MapReduce输入格式，MapReduce输出格式，以及MapReduce优化；第三阶段学习hadoop另一个核心内容HDFS，首先明白什么是hdfs,然后再分析hdfs的优点，然后再了解Hdfs的缺点有哪些，HDFS是如何存储数据的，采用什么样的
架构
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，我们如何实现读取和写入HDFS中的文件，以及了解HDFS副本存放策略，同时熟练掌握HDFS的shell访问和java访问。第三阶段就是学习hadoop另一个核心内容:Yarn,首先我们要了解Yarn是什么，为什么使用Yarn，Yarn的构架，Yarn的原理。我个人认为，hadoop初学者只要掌握了提供海量数据存储的HDFS，分布式计算的MapReduce,以及集群资源管理和调度平台的yarn，基本上也就掌握了Hadoop最核心的东西，也为以后的hbase、hive学习打下了坚实的基础。
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