### **阶段一：Hadoop 基础知识入门**
**目标**：理解Hadoop的整体架构和核心组件。
1. **学习内容**
- Hadoop是什么？
- Hadoop的目标与应用场景（大数据处理、分布式计算）
- Hadoop组件：
- HDFS（ Hadoop Distributed File System）：文件存储
- MapReduce框架
- HBase（Hypertable Database）：关系型数据库
- Yarn（Yet Another Resource Manager）：资源管理与调度
- ZooKeeper（Zookeeper）：分布式系统中的协调服务
2. **学习计划**
- 每天学时：3-4小时
- 学习周期：10天
- 参考书籍：
- 《Hadoop生态系统详解》
- 《Hadoop官方文档》
- 实战任务：
- 在本地安装并配置Hadoop（Hadoop-Distribution-2.7.3）
- 创建一个简单的HDFS集群，并上传/下载文件
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### **阶段二：MapReduce框架与基础开发**
**目标**：掌握MapReduce的核心逻辑和如何用它进行简单数据处理。
1. **学习内容**
- MapReduce的工作原理：
- map函数
- reduce函数
- 批处理任务的执行流程
- MapReduce的优化技巧（中间结果缓存、作业调度等）
- MapReduce示例应用：
- 计算文件大小分布
- 统计文本中单词出现频率
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：14天
- 实战任务：
- 编写一个简单的MapReduce程序，统计一段文本中的单词频率
- 使用Hadoop运行该程序（提交作业到 ResourceManager）
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### **阶段三：HDFS文件系统与分布式存储**
**目标**：深入理解HDFS的工作原理和如何高效管理分布式文件。
1. **学习内容**
- HDFS的工作原理：
- 节点轮询机制
- 块复制机制
- HDFS的配置与优化：
- 修改配置文件（config）
- 设置副本数
- HDFS错误处理：
- lost block repair
- failed job recovery
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：10天
- 实战任务：
- 在HDFS集群上创建一个测试文件并验证其存在性
- 修改HDFS配置文件，优化文件副本数
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### **阶段四：HBase 关系型数据库**
**目标**：理解HBase的工作原理及其在大数据中的应用。
1. **学习内容**
- HBase 的特点：
- 基于列族的存储模型
- 分片与分区
- HBase的基本操作：
- 创建表、插入数据、查询数据
- HBase优缺点对比：
- 关系型数据库 vs NoSQL数据库
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：14天
- 实战任务：
- 创建一个简单的HBase表，插入并查询数据
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### **阶段五：Hadoop 分布式计算与 Yarn**
**目标**：理解Yarn的工作原理及其在Hadoop中的作用。
1. **学习内容**
- Yarn的作用：
- 资源调度
- 应用程序提交与任务提交
- ResourceManager与TaskManager的工作流程
- Yarn的性能优化（QoS、资源限制等）
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：10天
- 实战任务：
- 编写一个简单的Yarn作业，处理大数据场景
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### **阶段六：Hadoop 优化与性能调优**
**目标**：掌握如何通过配置和调优提升Hadoop的应用性能。
1. **学习内容**
- HDFS的优化技巧（日志分析、监控工具）
- MapReduce的性能调优（分片计算、作业调度策略）
- Yarn性能调优（资源限制、QoS参数调整）
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：14天
- 实战任务：
- 对一个已有的Hadoop应用进行性能调优，观察性能提升
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### **阶段七：Hadoop 与大数据平台的结合**
**目标**：理解Hadoop与其他大数据技术（如Spark、Flink）的关系，并掌握如何将它们结合使用。
1. **学习内容**
- Hadoop与Spark的关系：
- 数据预处理（MapReduce -> Spark）
- 数据分析（Spark on Hadoop）
- Flink在Hadoop上的应用：
- 实时数据流处理
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：10天
- 实战任务：
- 使用Flink进行Hadoop上的实时数据分析
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### **阶段八：Hadoop 实践项目**
**目标**：完成一个完整的Hadoop项目，巩固所学知识。
1. **学习内容**
- 项目选择：
- 文本处理（如爬虫、文本分析）
- 图形化界面
- 项目开发步骤：
- 问题定义与数据收集
- 数据预处理
- 分析与建模
- 实现解决方案
2. **学习计划**
- 每天学时：6-8小时
- 学习周期：4周
- 实战任务：
- 完成一个完整的Hadoop项目，并提交报告
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### **阶段九：Hadoop 进阶与职业发展**
**目标**：了解Hadoop的最新动态和如何在职业中应用。
1. **学习内容**
- Hadoop生态系统的新组件（如Kafka、Flume）
- 企业级Hadoop解决方案
- Hadoop 在AI/ML中的应用
2. **学习计划**
- 每天学时：5小时
- 学习周期：6天
- 实战任务：
- 探索Kafka和Flume在大数据场景中的应用
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### **阶段十：总结与复习**
**目标**：回顾整个Hadoop学习路线，巩固知识并解决遗留问题。
1. **学习内容**
- 总结各阶段的学习内容
- 复习关键知识点
- 解决练习题和项目中遇到的疑问
2. **学习计划**
- 每天学时：3-4小时
- 学习周期：5天
- 实战任务：
- 回顾并复习所有学习内容
- 通过测试评估自己的掌握程度
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### **学习资源推荐**
1. **官方文档**
- [Hadoop Official Documentation](https://hadoop.apache.org/)
2. **书籍**
- 《Hadoop生态系统详解》
3. **在线课程**
- Coursera、Udemy、Pluralsight 提供的 Hadoop 相关课程
4. **博客与文章**
- 官网、GitHub、知乎等平台的相关文章