hadoop是大数据学习中重要的一部分，在这里，给大家分享一个学习路线：hadoop生态圈——Strom——Spark——算法。

 

想学好大数据学习hadoop是第一步，在这里声明一下，在学习hadoop之前需要有java基础，因为hadoop底层全是用java写的。

 

还需要系统层面学会使用linux的基本shell命令，因为你学习hadoop得首先会安装hadoop。

 

Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。

 

怎么样开始学习hadoop。大致的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。

第一部分：Linux环境安装Hadoop是运行在Linux，虽然借助工具也可以运行在Windows上，但是建议还是运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。

第二部分：Hadoop本地模式安装Hadoop本地模式只是用于本地开发调试，或者快速安装体验Hadoop，这部分做简单的介绍。

第三部分：Hadoop伪分布式模式安装学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。

第四部分：完全分布式安装完全分布式模式才是生产环境采用的模式，Hadoop运行在服务器集群上，生产环境一般都会做HA，以实现高可用。

第五部分：Hadoop HA安装HA是指高可用，为了解决Hadoop单点故障问题，生产环境一般都做HA部署。这部分介绍了如何配置Hadoop2.x的高可用，并简单介绍了HA的工作原理。

注意事项：

环境搭建好后，然后尝试编写mapreduce进行打包运行。当你对hadoop应用编程层面没有疑问的时候，可以尝试去深入了解mapreduce的核心思想，尤其是map，shuffle，join，reduce等。

对于很多新手来说，入门会遇到很多问题，这是正常的现象，不过遇到问题不可怕，只要想办法解决了自己的能力就会一点一点的提高。