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要精通 Hadoop，需要从核心组件、生态系统、调优运维到实战项目全面掌握。以下是完整的知识体系：

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✅ 一、Hadoop 核心组件

1. HDFS（分布式文件系统）

   • NameNode、DataNode 架构
   • 副本机制、Block 管理、容错原理
   • HDFS Shell、权限、安全机制（Kerberos）

2. MapReduce 编程模型

   • Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner
   • Shuffle、排序、分区原理
   • 自定义输入输出格式、序列化机制

3. YARN（资源调度框架）

   • ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster
   • 容器（Container）管理、调度策略
   • 多队列、容量调度器（Capacity/Fair Scheduler）

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✅ 二、Hadoop 生态系统组件（重点）

4. Hive（数据仓库）

   • SQL 查询、分区表、分桶、UDF
   • 与 HDFS、HBase、Tez/Spark 引擎集成

5. HBase（NoSQL）

   • 列式存储、RowKey 设计、Region 管理
   • Scan、Put、Get、Filter 使用

6. Sqoop / Flume（数据导入导出）

   • Sqoop：MySQL ↔ HDFS/Hive
   • Flume：日志采集 → HDFS/HBase

7. Oozie / Azkaban / Airflow（调度）

   • 工作流管理、依赖控制、定时任务

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✅ 三、性能调优与运维

8. HDFS 调优

   • Block 大小、副本数、IO 性能优化
   • NameNode 高可用（HA）、Federation

9. MapReduce 调优

   • 内存、并发数、Shuffle 参数优化
   • 数据倾斜、慢任务处理

10. 集群运维与监控

• Ambari/Cloudera Manager 管理集群
• 日志分析、节点故障恢复、集群扩容
• Prometheus + Grafana 监控

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✅ 四、实战能力

11. 数据仓库项目

• 构建离线数仓（ODS → DWD → DWS → ADS）
• Hive + HDFS + Sqoop + Oozie 实现全链路 ETL

12. 与大数据生态集成

• 与 Spark、Flink、Kafka、Presto 等协同使用
• 构建 Lambda 或 Kappa 架构

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✅ 五、进阶与源码（可选）

13. 源码理解

• HDFS 数据写入/读取流程
• MapReduce 作业调度、YARN 容器分配机制

14. 安全与权限管理

• Kerberos 认证、Ranger 权限控制
• 数据加密、审计日志

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🎯 总结：

精通 Hadoop = 掌握核心组件 + 熟悉生态工具 + 擅长调优运维 + 项目实践经验

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