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在學習hadoop之前，我就明確了要致力于大數據行業,成為優秀的大數據研發工程師的目標，有了大目標之后要分幾步走，然后每一步不斷細分，采用大事化小的方法去學習hadoop。下面開始敘述我是如何初學hadoop的。

Hadoop學習兩步走:linux學習、hadoop學習。

在接觸hadoop之前我有java基礎，為此我的計劃是首先學習Linux,然后學習hadoop生態系統,為此學習hadoop***步計劃就是學習linux了，然后linux又可以分為四個步驟走。

linux任務***個目標就是要熟練操作linux常用命令以及網絡配置;

第二個目標就是熟悉用戶以及權限管理操作;

第三個目標就是熟悉軟件包以及系統命令管理，第四個就是要學習shell編程了。

Linux系統學習完畢之后，緊接著就是第二個計劃了學習Hadoop。

Hadoop階段分兩步走。

***階段能熟練搭建偽分布式集群以及完全分布式集群，我個人認為先搭建hadoop環境然后再學習hadoop這樣效果更好。就如同看別人代碼一樣，我們先把別人代碼能跑起來，然后再分析代碼，如果代碼都跑不起來，何談代碼分析，所以先讓hadoop環境搭建起來，能正常運行wordcount程序，我們才能慢慢分析整個Hadoop生態系統，這樣我們能對hadoop有個整體上的認識。

Hadoop第二階段就是基于***階段的基礎上，再細分幾大階段：

首先***階段整體上認識hadoop生態系統，了解MapReduce分布式計算框架、Yarn集群資源管理和調度平臺、hdfs分布式文件系統、hive數據倉庫、HBase實時分布式數據庫、Flume日志收集工具、sqoop數據庫ETL工具、zookeeper分布式協作服務、Mahout數據挖掘庫;

第二階段學習MapReduce,MapReduce作為hadoop核心內容，要先易后難，首先了解Mapper、Reducer、Configuration、job等這些類，熟悉MapReduce流程圖，然后寫簡單的單詞統計代碼，整體上對MapReduce認識，之后學習MapReduce運行機制，熟練掌握，MapReduce輸入格式，MapReduce輸出格式，以及MapReduce優化;

第三階段學習hadoop另一個核心內容HDFS，首先明白什么是hdfs,然后再分析hdfs的優點，然后再了解Hdfs的缺點有哪些，HDFS是如何存儲數據的，采用什么樣的架構，我們如何實現讀取和寫入HDFS中的文件，以及了解HDFS副本存放策略，同時熟練掌握HDFS的shell訪問和java訪問。

第三階段就是學習hadoop另一個核心內容:Yarn,首先我們要了解Yarn是什么，為什么使用Yarn，Yarn的構架，Yarn的原理。我個人認為，hadoop初學者只要掌握了提供海量數據存儲的HDFS，分布式計算的MapReduce,以及集群資源管理和調度平臺的yarn，基本上也就掌握了Hadoop最核心的東西，也為以后的hbase、hive學習打下了堅實的基礎。

以上是我個人學習大數據的心路歷程，希望能夠幫到其他人。