首先我以爲應該思考這樣一個問題：Hadoop對於咱們來說，是一種工具，那麼Hadoop幫助咱們解決了什麼問題？或者換個角度想，沒有Hadoop，咱們作一樣一項工做會增長什麼任務？（想清楚了這問題，內心就會造成Hadoop究竟是什麼，能作什麼的概念。初學者在最初時候很容易框架當成負擔，但實際上他應該是工具。明白了Hadoop這個神器的美妙後，你就能夠開始心懷期待的去慢慢駕馭它了。）java
初學Hadoop，最基礎的也就是HDFS和Mapreduce了，HDFS是一個分佈式存儲文件系統，Mapreduce是一個分佈式計算的框架，二者結合起來，就能夠很容易作一些分佈式處理任務了。做爲入門，先只須要學習這兩樣就夠了。web
好了，那就開始講一下怎麼學習這兩樣。編程
一、首先你確定要搭建好環境。（這些網上教程不少。）而後，找一篇講Hdfs java API的文章HDFS API詳解把其中的例子跑一下，感覺一下就能夠了。（只須要只要有哪些API，大概怎麼用，之後要用，直接在裏面找，或者查看API文檔。）框架
二、而後就是Mapreduce了。說簡單一點，這就是一個編程接口，這個框架幫咱們抽象了不少分佈式處理的細節，咱們只須要簡單的編寫mapreduce任務就能夠了。要想編寫mapreduce程序，首先你應該弄清楚mapreduce的基本流程Hadoop -- MapReduce過程，而後要清楚，咱們本身編程寫mapreduce任務須要編寫哪些東西（就是哪些部分是能夠重寫，應該重寫的）。看懂了這些（最好要運行一些這些程序），你基本就能夠寫一些mapreduce程序，處理一些簡單的任務了。（至於mapreduce高級運行，好比定製數據類型、patitioner、組合任務等等這些，你只要知道有這些就能夠了，須要用的時候再仔細看。）分佈式
還有谷歌的那篇MapReduce_Simplified_Data_Processing_on_Large_Clusters能夠多讀幾遍，能夠解決你心中對於mapreduce框架的不少疑問。工具
我以爲知道了這些，基本就是入門了。而後再要深刻學習，你就能夠根據本身的須要去學了（這個時候你應該也知道該怎麼學了）。至於hadoop衍生的那些HIVE、Pig等等，我以爲只須要知道有那些東西，知道那些能作什麼就能夠了。由於咱們的目的只是把Hadoop做爲工具。若是是其餘目的，你能夠看看mapreduce源碼分析之類吧。我暫時沒搞這些，不懂，就很少說了。oop
做者：餘是 來源：知乎源碼分析
自學Hadoop仍是比較艱難的尤爲到了後期，沒有老師指導很容易學偏，且拉長學習週期。自學的話也會缺乏一個爲你背書，保證你學習成績有效性的機構。我是大講臺運營老師，已經有不少小夥伴在大大講臺這家專業的最實用的Hadoop在線機構學習，自學那麼辛苦，不妨來大講臺（dajiangtai.com)看看！學習