我们主要使用Hadoop的2个部分：分布式文件存储系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
关于这2个部分，可以参考一下Google的论文：The Google File System 和 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
OK，有了上面的这些理论基础，就可以开始体验我们的Hadoop了。
- 参考官方文档中的：Hadoop Quick Start ，先搭建起来一个最基本的单机运行模式，在Linux系统中运行系统提供的example。然后，打开Eclipse，安装一个 MapReduce的插件 ，创建一个Hadoop项目，加入example的源代码(hadoop-0.20.0\src\examples\org\apache\hadoop\examples)。查看代码的说明，自己运行一下程序。
- 参考官方文档中的：Map/Reduce Tutorial，了解MapReduce的基本编程概念，再尝试着去修改example中的代码。
- 自己编写几个简单的MapReduce程序，在编写的过程中学会调试Hadoop程序。
- 参考官方文档中的：Cluster Setup，建立起自己的集群，并在集群中运行之前在单机上运行的Hadoop程序。
- 参考官方文档中的：User Guide Architecture File System Shell Guide，了解HDFS的基本概念和使用。
- 参考官方文档中的：Streaming，通过简单的范例了解Streaming的基本使用，再编写之前写过的Hadoop程序的其他语言版本，并运行。同时可以比较效率。
- 阅读相关的参考书籍：这里我推荐O'Reilly Media的《Hadoop: The Definitive Guide》。通过阅读本书，你能更加全面和深入地了解之前所接触的东西，同时能了解基本Hive，Pig，HBase，ZooKeeper等项目。
- 进一步实践，编写一些难度更大的MapReduce程序，比如2个表的Join操作。
- 了解Hadoop的日志系统，更快更加准确地在开发和应用中定位和解决问题。
- 阅读Hadoop的源代码，了解底层实现:)