Hadoop学习路线：Hadoop大数据开发学习路线分享

Hadoop是现在大数据重要的技术支持框架，作为大数据开发学习者，掌握Hadoop技术，这是最基本的要求。但是Hadoop架构体系，从理论到实践，整个系统知识庞杂，学习门槛其实不低，因此很多同学常常觉得学起来吃力。其实，这是由于很多人没有正确的Hadoop学习路线。

Hadoop发展至今，整个Hadoop生态系统，已经有了二十几个组件，针对不同场景的大数据处理需求，针对性的解决方案，这也是Hadoop成为大数据主流技术支撑的原因之一。很多企业都基于Hadoop开始搭建自己的大数据平台，所以作为大数据开发者，Hadoop体系的东西必须要牢牢掌握。


Hadoop学习路线，遵从基础开始逐步深入的原则——

①Hadoop语言基础

Java，主要掌握SE就够了，重点掌握Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化。

Linux，重点掌握系统安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等

Python，重点掌握基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等。

②Hadoop环境搭建

基于windows电脑搭建完全分布式环境，至少1主2从。重点掌握VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装。

③Hadoop核心组件学习

MapReduce，分布式计算框架，也是Hadoop核心编程模型，基于HDFS完成大批量数据计算任务。

Yarn，主要负责Hadoop资源调度，基于Hadoop框架的程序，都可以由Yarn进行管理支持。

Hive，Hadoop数据仓库，使用Hive主要是写Hql，非常类似于Mysql数据库的Sql。

Spark，大规模数据实时计算引擎，基于内存计算，大大提高时效性。

Storm，针对实时新增数据的计算处理，单条处理，满足对数据时效性的要求。

Hbase，Nosql数据库，是一个Key-Value类型的数据库，具有高可靠性、可伸缩性。

发展到今天，Hadoop生态系统对于大数据处理的很多需求都有相应的解决方案，因此Hadoop学习路线规划上，也可以根据这样的逻辑来学习，需要解决什么问题就找相应的组件，一个一个去掌握解决大数据处理问题的技术知识。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Hadoop大数据培训班2020春季班真正招生中，详情可联系客服了解！