我们介绍了新手学习hadoop的入门注意事项。这篇来谈谈hadoop核心知识学习。 
hadoop核心知识学习: 
hadoop分为hadoop1.X和hadoop2.X，并且还有hadoop生态系统。这里只能慢慢介绍了。一口也吃不成胖子。

那么下面我们以hadoop2.x为例进行详细介绍：

Hadoop的核心是mapreduce和hdfs。 
Mapreduce：mapreduce是很多人都需要迈过去的槛，它比较难以理解，我们有时候即使写出了mapreduce程序，但是还是摸不着头脑。我们都知道mapreduce是一种编程模型，那么它能干什么，对我有什么用。它的原理是什么，为什么我们编写了map函数，reduce函数就可以在多台机器上运行，这些问题或许都给初学者带来了困扰。

那么我们就要了解：

• 什么是mapreduce？
• Mapreduce的工作原理是什么？
• Mapreduce的工作流程是什么？
• Mapreduce的编程模型是什么？
• shuffle是什么？
• partition是什么？
• combiner是什麽？
• 他们三者之间的关系是什么？
• map的个数由谁来决定，如何计算？
• reduce个数由谁来决定，如何计算？

mapreduce熟悉了，还有一些问题困扰着初学者，虽然有了Java基础，但是我们需要搭建开发环境，该如何搭建开发环境？

那么就需要我们学习Windows上如何使用Eclipse远程连接Hadoop并进行程序开发

因为在操作mapredcue过程中伴随着操作hdfs，就像我们传统开发，编程是离不开数据库一样。hdfs可以理解为传统编程的数据库，但是其实他不是，真正的数据库是hadoop data base，也就是hbase。好了下面，我们开始讲如何学习hdfs：

HDFS：我们至少应该学习以下内容

• 什么是HDFS及HDFS架构设计？
• HDFS体系结构简介及优缺点？
• Hdfs如何存储数据？
• Hdfs如何读取数据？
• Hdfs如何写入文件？
• Hdfs的副本存放策略？
• 如何访问hdfs？
• Hdfs数据如何复制？
• Namenode的热备？

hadoop生态系统内容还是比较多的，但是最常用的是hive，hbase。 
Hive是初学者进入大数据（hadoop）行业最好的选择入口，因为它提供了简单的类sql语句，使得不懂得mapreduce程序编写的学员也能够很轻松的进入大数据行业。所以建议大家（尤其是零基础的学员）在学习hadoop的过程中，可以着重加强对hive的学习，尤其是hive语句的熟练操作。当然对于有数据库基础的学员学习hive就更容易一些。

Hbase是一种nosql数据库，只有当数据量非常大时，比如TB、PB级，hbase才能发挥出很好的效果，所以对于致力于加入大公司的学员，可以深入学习hbase，尤其是hbase表的设计，rowkey的设计，hbase性能的调优，hbase和hive、impala的结合等。

Yarn是分布式集群资源管理框架，也是hadoop2.x和hadoop1.x明显不同的地方，所以我们还是有必要对yarn的原理、框架、组成部分进行详细的了解的。

对于hadoop其他的组件：比如海量日志收集工具flume，数据导入导出工具sqoop，应用程序协调服务zookeeper，学员可以结合实战项目学习其原理，如何使用即可。

对于想从事数据挖掘的学员，可以深入学习mahout、机器学习、算法等相关知识，根据学员自己的职业选择和兴趣爱好自主选择，建议零基础的学员最好是先从hive入手。

Storm是一种基于流的计算框架，spark是基于内存的计算框架，它们是不同于mapreduce的计算框架，但作用都是对数据的处理和分析，建议初学者在学习好mapreduce的前提下，可以对storm和spark进行深入的学习，切记贪多嚼不烂。通而不精。

如果想更加深入的学习，丰富自己的知识，可以选择性的学习一下shell、python脚本语言，Redis、MongoDB等nosql数据库，如果想做hadoop运维的，也可以学习ganglia和nagios等监控工具。

最后建议大家在学习过程中一定要由浅入深、从简单到复杂、理论和实践相结合，由于hadoop生态系统的工具比较多，每个工具有不同的侧重点，所以再次提醒大家切记贪多、切记浮躁、只有基础扎实了，后续的学习才会更轻松、更快速、更高效。