作者：markxiao
链接：https://www.zhihu.com/question/34185054/answer/149007333
来源：知乎
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hadoop一般在工业环境大部分是运行在linux环境下，hadoop是用java实现的。所以最好是熟悉linux环境下编程。至于java做到看得懂比较好，遇到问题可以看看源码。
如果不会java，开源的可以用streaming写mapreduce程序，只用跟stdin和stdout打交道就行了。百度之前开发出了bistreaming，hce组件，用这些组件写c/c++就好了，不清楚有没有开源。
如果你要定制化一些东西，比如inputformat/outputformat之类的，或者你想调用hdfs/yarn的java接口，懂java就很必要了。
至于hadoop学习路径，主要基于我个人的学习路线来说得，可能不一定适合你，仅供参考，我对yarn和hdfs的细节了解不深，可能更多侧重mapreduce。
(1)实践：了解基本的mapreduce原理后，可以仿照demo写一些mapreduce程序，然后查看任务监控页面，了解监控页面一些指标，这个是你分析任务很好的帮手。可以处理一些大的数据量，写完了之后分析监控页面的指标，思考这个任务还有没有优化空间？任务哪部分耗时比较多比较多？如果失败了，你能不能根据日志定位到错误的地方？在此阶段可能会遇到各种各样的问题，比如streaming怎么处理二进制数据，很多小文件导致性能低下。
(2)理论：经过一段时间的实践，对mapduce的思想应该比较熟悉了。这个时候可以看看mapreduce的运行过程，mapreduce的提交过程是怎么样？map输出阶段有哪些过程？shuffle过程是怎么样？在大数据量情况下怎么保证reduce阶段，相同的key的记录在一起的？
(3)读源码阶段：如果你对mapreduce的使用和调优很熟练了，对源码也有兴趣，就可以看看源码了。上层的有mapreduce，streaming；基础点的可以看看hdfs，yarn的实现；底层的可以看看hadoop的rpc源码实现。
最后，我只是根据我的经历大致可以划分这三个阶段，三者完全可以穿插进行。
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hadoop一般在工业环境大部分是运行在linux环境下，hadoop是用java实现的。所以最好是熟悉linux环境下编程。至于java做到看得懂比较好，遇到问题可以看看源码。
如果不会java，开源的可以用streaming写mapreduce程序，只用跟stdin和stdout打交道就行了。百度之前开发出了bistreaming，hce组件，用这些组件写c/c++就好了，不清楚有没有开源。
如果你要定制化一些东西，比如inputformat/outputformat之类的，或者你想调用hdfs/yarn的java接口，懂java就很必要了。
至于hadoop学习路径，主要基于我个人的学习路线来说得，可能不一定适合你，仅供参考，我对yarn和hdfs的细节了解不深，可能更多侧重mapreduce。
(1)实践：了解基本的mapreduce原理后，可以仿照demo写一些mapreduce程序，然后查看任务监控页面，了解监控页面一些指标，这个是你分析任务很好的帮手。可以处理一些大的数据量，写完了之后分析监控页面的指标，思考这个任务还有没有优化空间？任务哪部分耗时比较多比较多？如果失败了，你能不能根据日志定位到错误的地方？在此阶段可能会遇到各种各样的问题，比如streaming怎么处理二进制数据，很多小文件导致性能低下。
(2)理论：经过一段时间的实践，对mapduce的思想应该比较熟悉了。这个时候可以看看mapreduce的运行过程，mapreduce的提交过程是怎么样？map输出阶段有哪些过程？shuffle过程是怎么样？在大数据量情况下怎么保证reduce阶段，相同的key的记录在一起的？
(3)读源码阶段：如果你对mapreduce的使用和调优很熟练了，对源码也有兴趣，就可以看看源码了。上层的有mapreduce，streaming；基础点的可以看看hdfs，yarn的实现；底层的可以看看hadoop的rpc源码实现。
最后，我只是根据我的经历大致可以划分这三个阶段，三者完全可以穿插进行。
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