【摘要】Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础构架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。那么，零基础应该如何学习Hadoop呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

关于Hadoop，首先我们需要了解Hadoop 1.0、Hadoop 2.0、MapReduce、HDFS、NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、Yarn、ResourceManager、NodeManager。并且还要自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。(建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0)

HDFS目录操作命令;上传、下载文件命令;提交运行MapReduce示例程序;打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。以上完成之后，就应该去了解他们各个的原理了。例如：MapReduce：如何分而治之;HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本;Yarn到底是什么，它能干什么;NameNode到底在干些什么;Resource Manager到底在干些什么;

其次，我们可以自己写一个(照抄也行)WordCount程序，打包并提交到Hadoop运行。你不会Java、Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。

再其次，一定要学习SQL，它会对你的工作有很大的帮助。就像是你写(或者抄)的WordCount一共有几行代码，但是你用SQL就非常简单了，例如：SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，而SQL一行搞定;使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。

最后，学会Hive的基本命令：创建、删除表;加载数据到表;下载Hive表的数据;MapReduce的原理(还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);HDFS读写数据的流程;向HDFS中PUT数据;从HDFS中下载数据;自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志;会写简单的Select、Where、group by等SQL语句;Hive SQL转换成MapReduce的大致流程;Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地。

关于零基础应该如何学习Hadoop，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。