记录hadoop学习到运用实战的整个攻略以及学习的知识点顺序
1.虚拟机
hadoop的环境是Linux，所以我们还需要安装Linux系统。hadoop，有单机安装，伪分布安装和分布安装。对单机模式大家可以不用去关心和学习，因为hadoop的单机模式就失去了它分布式的优势，也就没有意义了。在学习中建议搭建伪分布式，完全分布式是生产环境中使用，当大家把伪分布式学习后，必须对完全分布式有所了解，知道是如何工作的，也可以试着搭建hadoop的完成分布式。因为我们的习惯是使用windows，专门买几台机子机子来练习hadoop成本比较高。
虚拟机的存在就能帮助我们解决这样的问题。 只要内存支持，一台机子上可以多装几台虚拟机，也能实现完全分布式。
2.linux
hadoop的环境是linux，我们很多命令和操作都将在linux上进行，因此对linux的学习和命令熟悉必不可少。
3.java基础
hadoop的源码是用java写的，因此用java来对hadoop进行操作最好了。 hadoop需要具备javaSE的基础知识，对于javaEE(jsp/servlet/三大框架)没有要求。java在hadoop中的运用主要是写业务方面的代码，通常是mapreduce。-----也就是hadoop对数据的处理运算流程。
4.hadoop基础知识
主要是对hadoop的文件系统以及工作机制，什么是mapreduce进行了解。有利于我们之后实际运用过程中遇到问题的解决。
5.hadoop安装
应该对伪分布，完全分布的环境都进行一次亲自动手部署
6.hadoop运用
学习用java写hadoop的mapreduce,尝试完成一些业务实例。对mapreduce的运用达到熟练的水平。
7.hadoop原生管理工具
在hadoop运行过程中，对hadoop集群的监控已经业务实例运行状态的日志查看等是不可或缺的。我们先了解hadoop原生管理工具的使用。
8.hadoop进阶管理工具
hadoop作为开源项目，有很多优秀的公司和个人会对它进行优化开发。当然也会有很多优秀的管理工具。有些甚至能让hadoop的管理和开发变得更简单。
9.hadoop新架构
Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。
http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-hadoop-in-2013-the-state-of-the-platform/
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10.hadoop的框架演化
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题：
数据来源广，该如何采集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。
数据采集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。
由于数据增长速度快，数据存储就必须可以水平扩展。
数据存储之后，该如何通过运算快速转化成一致的格式，该如何快速运算出自己想要的结果？
对应的MapReduce这样的分布式运算框架解决了这个问题；但是写MapReduce需要Java代码量很大，所以出现了Hive，Pig等将SQL转化成MapReduce的解析引擎；
普通的MapReduce处理数据只能一批一批地处理，时间延迟太长，为了实现每输入一条数据就能得到结果，于是出现了Storm/JStorm这样的低时延的流式计算框架；
但是如果同时需要批处理和流处理，按照如上就得搭两个集群，Hadoop集群（包括HDFS+MapReduce+Yarn）和Storm集群，不易于管理，所以出现了Spark这样的一站式的计算框架，既可以进行批处理，又可以进行流处理（实质上是微批处理）。
而后Lambda架构，Kappa架构的出现，又提供了一种业务处理的通用架构。
为了提高工作效率，加快运速度，出现了一些辅助工具：
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Python语言：编写一些脚本时会用到。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。 |
