大数据过来人分享hadoop学习那些事

笔者习惯琢磨事情的内在机理，擅长应用因果关系来解释事情。

在一次又一次的学习思考、总结之后。对于学习这件事，终于得出自己的观点：在过程中强化过程本身。是说想要搞懂或者学习一件事，有效的方法或者途径是不厌其烦实践这种事情，一直到学会为止。

得出上面的学习原理之后，一切的学习问题都不在是问题。毕竟我们强调的是学习这件事背后的确定性。

学习hadoop同样遵循上面的学习原理。hadoop源码由java编写，在学习hadoop之前要学习java，要想学好hadoop务必要懂得java，要将Java的面向对象之前所有的东西都学会，搞懂。有些零基础的学习者，往往会问是不是有过java开发项目学习hadoop更好，或者有过java开发经验的将来学了hadoop能够找一个更好的工作。这个问答，答案是肯定的，有项目经验能够对java有更加深入的认识，从招聘方来讲，这等于人才拥有更加丰富的经验技能。对于没有java开发经验但是想要转行做大数据的人，没有java开发经验是一个没法改变的劣势。

深处劣势，只有一个办法解决：战略上的劣势，战术上来弥补。解决的办法就是补，补知识点，补java的认识程度熟练程度，花费更多的时间。呵呵，感觉有点废话了，不过确实如此。

从来笔者习惯于将复杂问题简单化来处理，为此专门思考了一个注射器模型：注射器是医院用的那种打针的注射器，注射器模型是说本身三维的一个实体，最后通过一个唯一的开头出来。逆向来理解就是任何复杂的事物只要处理得当都可以通过对冲或者中和的办法将其他角度上的矛盾隐藏，进而单独行使某一个方面的矛盾。这个模型的意义很大，但这里只说一点。专门针对hadoop学习要说的，学习hadoop要有知识框架。每个知识单元，要有核心这个核心就是注射器模型的出口，这个知识单元本身就是注射器模型。这里不做具体展开了，亲们自己想一下就可以了。

hadoop学习有很多小的点，尤其在具体学习过程中，问题的种类相对其他开发语言要多。这源于hadoop的具体应用环境，关系到节点配置前的参数设置。解决这个问题只有一个办法，直面这些问题。不要错过任何一个问题，然后通过各种途径寻找解决问题的答案，然后将错误的类型进行总结。相信我，随着对问题的积累增多，你对hadoop的认识，对于大数据处理原理的认识也会与日俱增。