学习hadoo并不算难，但对于没有编程相关的基础的人来说也不算容易。如果从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有一定Linux基础，虚拟机和java基础，其实学习hadoop比较容易的。下面小编整理一下hadoop需要掌握的知识点及学习方法。
1、认识hadoop：首先我们要了解hadoop是什么？Hadoop能够做什么？Hadoop的使用场景是什么?Hadoop和大数据、云计算的关系是什么?如何使用hadoop？
2、学习准备：当大家对这些问题有了基本的了解之后，接下来我们就要系统性的学习hadoop了。我个人建议大家不要一味的去学习理论知识，最好是理论和实践相结合，可以先跟着视频和文档去操作，先把伪分布式集群搭建起来，把wordcount实例运行起来，对hadoop集群的搭建过程和运行机制有个大概的了解和认知，然后从操作的过程中去发现自己在哪方面是薄弱点，有针对性的去弥补，这样学习就会更有针对性和目的性，学习效果也相对会更好一些，否则学习会很盲目、很痛苦的。
1、分布式系统和大数据基础知识：了解分布式计算和存储的基本原理，熟悉大数据概念和相关技术。
2、Java编程语言：Hadoop主要使用Java进行开发，因此熟悉Java编程语言是必要的。
3、Hadoop核心组件：熟悉Hadoop的核心组件，包括：
HDFS（Hadoop分布式文件系统）：了解HDFS的基本概念和操作方式，包括文件读写、复制机制等。
MapReduce：掌握MapReduce编程模型和基本概念，能够编写MapReduce程序进行数据处理和分析。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：了解YARN的基本概念和工作原理，用于资源管理和任务调度。
数据库和SQL：熟悉关系型数据库和SQL语言，可以使用Hive等工具进行数据仓库和查询操作。
4、Linux操作系统：Hadoop常运行在Linux环境下，因此熟悉Linux的基本操作和命令行工具是必要的。
5、工具：了解与Hadoop相关的其他工具和技术，如Pig、HBase、Spark等，可以扩展你的大数据处理能力。
学习Hadoop需要一定的时间和精力投入，但它的学习资源丰富，并且有很多在线教程、文档和实践项目可以参考。通过系统学习和实践，逐步掌握Hadoop的核心概念和技能，你将能够有效地使用Hadoop进行大数据处理和分析。
