### Hadoop学习必看路线图概览
#### 一、Linux与Python基础
- **Linux安装及基本操作**：这是Hadoop学习的基础，包括Linux系统的安装、常用的命令行操作（如文件管理、进程管理等）。熟悉Linux环境对于后续的学习至关重要。
- **Python编程基础**：虽然Hadoop的主要编程语言是Java，但掌握一定的Python基础知识对于理解和编写脚本非常有帮助。
#### 二、搭建Hadoop分布式环境
- **Linux环境配置**：包括在电脑上安装Linux操作系统，并进行必要的网络配置，确保能够顺利搭建Hadoop集群。
- **Hadoop集群搭建**：这一阶段的重点在于让Hadoop系统正常运行，涉及到配置文件的调整、启动脚本的编写等步骤。
#### 三、HDFS分布式文件系统
- **架构分析**：深入理解HDFS的架构原理，包括NameNode与DataNode的角色与职责。
- **容灾容错策略**：学习如何通过副本机制等手段提高数据的可靠性和可用性。
- **HDFS Shell命令**：掌握在Linux环境下使用HDFS命令行工具进行文件操作的能力。
#### 四、MapReduce计算框架
- **MapReduce编程模型**：学习MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用方式。
- **数据处理核心**：MapReduce程序的设计与实现，包括Mapper和Reducer的编写。
- **MapReduce优化技巧**：提高MapReduce作业性能的方法和技术。
#### 五、Storm流式计算
- **Hadoop与Storm的区别**：理解两者在处理大数据时的不同应用场景。
- **互补关系**：探索如何将Hadoop与Storm结合起来，共同构建更强大的数据处理系统。
- **Storm体系架构**：深入了解Storm的工作原理及其组件之间的交互方式。
#### 六、Zookeeper分布式协作服务
- **Zookeeper客户端工具**：学习如何使用Zookeeper自带的客户端工具进行集群管理。
- **Java API操作**：编写Java代码来创建、修改和监控Zookeeper中的节点。
- **分布式协作服务实践**：通过实际项目加深对Zookeeper的理解和应用能力。
#### 七、数据仓库工具Hive
- **Hive体系架构**：理解Hive作为数据仓库的关键组件和作用。
- **Hive与MySQL对比**：比较Hive和传统关系型数据库MySQL的特点和适用场景。
- **Hive SQL查询**：掌握使用HQL（Hive Query Language）进行复杂的数据查询和分析的能力。
#### 八、分布式存储系统HBase
- **HBase表结构设计**：学习如何合理设计HBase中的表结构以满足不同的业务需求。
- **HBase操作**：熟悉使用Shell命令或Java API进行数据的增删查改操作。
- **数据迁移与备份恢复**：掌握HBase中的数据迁移技术和数据备份恢复策略。
#### 九、Spark
- **Spark编程模型**：学习Spark的核心编程模型以及其实现机制。
- **Spark运行框架**：了解Spark作业的执行流程和资源调度机制。
- **Spark缓存策略**：掌握如何利用Spark的内存计算特性来提高数据处理效率。
- **RDD（弹性分布式数据集）**：深入理解RDD的概念及其在Spark中的重要性。
- **MLLib**：学习Spark提供的机器学习库MLLib，包括常见机器学习算法的实现。
#### 十、Scala语言
- **Scala基础语法**：掌握Scala语言的基本语法规则和编程模式。
- **函数式编程**：了解Scala支持的函数式编程特性，如高阶函数、柯里化等。
- **元组与模式匹配**：学习Scala中的元组类型和模式匹配语法。
#### 十一、Spark开发技术
- **MLLib实战**：利用Spark MLLib库开发机器学习应用，包括分类、回归、聚类等任务。
- **Scala开发Spark任务**：使用Scala编写Spark应用程序，包括数据清洗、特征提取等步骤。
- **高级数据处理技巧**：例如表格Join操作、文本处理等高级技巧。
#### 十二、推荐系统
- **推荐算法**：学习基于MapReduce和Mahout的协同过滤算法，并进行效果对比分析。
- **Spark上的推荐算法**：探索如何利用Spark的强大计算能力来优化推荐算法的性能。
- **推荐系统案例分析**：通过具体的案例研究，理解推荐系统在实际应用场景中的设计与实现方法。
以上内容构成了一个全面而系统的Hadoop学习路径图，覆盖了从基础到进阶的所有关键知识点。学习者可以根据自己的实际情况灵活安排学习顺序和重点，逐步提升自己的大数据处理能力。
