學(xué)習(xí)hadoo并不算難，但對于沒有編程相關(guān)的基礎(chǔ)的人來說也不算容易。如果從一開始什么都不懂，到能夠搭建集群，開發(fā)。整個過程，只要有一定Linux基礎(chǔ)，虛擬機和java基礎(chǔ)，其實學(xué)習(xí)hadoop比較容易的。下面小編整理一下hadoop需要掌握的知識點及學(xué)習(xí)方法。

1、認(rèn)識hadoop：首先我們要了解hadoop是什么？Hadoop能夠做什么？Hadoop的使用場景是什么?Hadoop和大數(shù)據(jù)、云計算的關(guān)系是什么?如何使用hadoop？

2、學(xué)習(xí)準(zhǔn)備：當(dāng)大家對這些問題有了基本的了解之后，接下來我們就要系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)hadoop了。我個人建議大家不要一味的去學(xué)習(xí)理論知識，最好是理論和實踐相結(jié)合，可以先跟著視頻和文檔去操作，先把偽分布式集群搭建起來，把wordcount實例運行起來，對hadoop集群的搭建過程和運行機制有個大概的了解和認(rèn)知，然后從操作的過程中去發(fā)現(xiàn)自己在哪方面是薄弱點，有針對性的去彌補，這樣學(xué)習(xí)就會更有針對性和目的性，學(xué)習(xí)效果也相對會更好一些，否則學(xué)習(xí)會很盲目、很痛苦的。

hadoop需要學(xué)習(xí)掌握的知識

1、分布式系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識：了解分布式計算和存儲的基本原理，熟悉大數(shù)據(jù)概念和相關(guān)技術(shù)。

2、Java編程語言：Hadoop主要使用Java進行開發(fā)，因此熟悉Java編程語言是必要的。

3、Hadoop核心組件：熟悉Hadoop的核心組件，包括：

HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）：了解HDFS的基本概念和操作方式，包括文件讀寫、復(fù)制機制等。

MapReduce：掌握MapReduce編程模型和基本概念，能夠編寫MapReduce程序進行數(shù)據(jù)處理和分析。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：了解YARN的基本概念和工作原理，用于資源管理和任務(wù)調(diào)度。

數(shù)據(jù)庫和SQL：熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和SQL語言，可以使用Hive等工具進行數(shù)據(jù)倉庫和查詢操作。

4、Linux操作系統(tǒng)：Hadoop常運行在Linux環(huán)境下，因此熟悉Linux的基本操作和命令行工具是必要的。

5、工具：了解與Hadoop相關(guān)的其他工具和技術(shù)，如Pig、HBase、Spark等，可以擴展你的大數(shù)據(jù)處理能力。

學(xué)習(xí)Hadoop需要一定的時間和精力投入，但它的學(xué)習(xí)資源豐富，并且有很多在線教程、文檔和實踐項目可以參考。通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)和實踐，逐步掌握Hadoop的核心概念和技能，你將能夠有效地使用Hadoop進行大數(shù)據(jù)處理和分析。