前阵子爆出来的种种新闻，让市面上对 Hadoop 有了一些不大看好的声音，甚至有人直言，
Hadoop 要凉凉了
。
也难怪，Hadoop 最近确实不大太平。先是曾估值 10 亿美元的 MapR 向加州就业发展局提交文件，称如果找不到新的投资人，
公司将裁员 122 人
，并关闭位于硅谷的总部公司；再是 Cloudera 在两个月前的美股开盘，
股价暴跌 43%
，公司估值从 41 亿美元缩水为 14 亿美元。
抱团取暖，裁员闭店，Hadoop 三大发行商遭“团灭”，这意味着Hadoop要衰败了吗？
的确，和前几年相比，Hadoop 的热度确实在下降，但这就意味着 Hadoop 衰败了吗？其实不然。
虽然 Hadoop 已经不是与大数据划等号的唯一存在，但低成本、海量扩展能力，以及对半结构化、非结构化数据的支持，Hadoop 在大数据分析、历史数据归档方面仍然具有独特地位，
基于 Hadoop 的技术方案
在未来依然很有前景。
而且，Hadoop 技术是有长久生命力的，很多技术早已经成为了大数据领域教科书般的存在。例如 2003 年 Google 连续发表的三篇论文奠定了大数据的框架基础，并基于此理论形成了 Hadoop 原始的
“3+1”式软件栈
：即分布式文件系统 HDFS、分布式计算 MapReduce、Hbase NoSQL 数据库，以及 YARN 资源调度。其在大数据中的地位可见一斑。
作为大数据的一种核心技术，
包括Facebook、IBM、华为、中国移动在内
的多个大客户都在
使用Hadoop框架驱动他们的大数据计算
，在大数据火热的当下，相关的工作机遇也是与日增多，薪资更是水涨船高。
据美国求职网站ziprecruiter统计，普通的big data岗的
平均薪水是$122,665每年
，而掌握Hadoop技术的工程师们平均年薪则达到了
133,435美元
，最高年薪可达
218,500美元
。
和极具竞争力的薪资相比，要想成为Hadoop开发，要求还真的并不高。并不像人工智能等领域，一看到准入门槛，就妥妥劝退了。
成为Hadoop开发，
只需要具备 javaSE 的基础知识
，对于javaEE（jsp/servlet/三大框架）都没有要求。当然，如果你能熟练使用linux系统，那就更好了。
担心掌握的 javaSE 不够好？没问题！hadoop 中对 java 的运用是非常浅的，学习 hadoop 比学习 javaEE 的基础要求还要低，学习起来根本没有难度。
Linux的安装及基本操作、Python安装及编程基础
。
搭建Hadoop分布式环境
：在电脑上安装Linux，环境nat配置，搭建Hadoop集群。
学习HDFS分布式文件系统
：架构分析、容灾容错策略等。
学习Strom流式计算
：了解Hadoop和Storm的区别，知道二者如何进行互补，了解Storm的体系架构。
学习Zookeeper分布式协作服务
：Zookeeper开源自带Client工具的Shell使用，开发java代码实现不同类型的节点进行新建、修改、删除和节点的监控。
学习数据仓库工具Hive
：了解Hive的体系架构和其与mysql的对比，掌握Mysql的基本知识。
学习分布式存储系统Hbase
：掌握Hbase表结构设计、Shell操作（增删查改）、javaAPI操作、数据迁移、备份与恢复；与MR结合实现批量导入与导出，与Hive结合使用，集群管理和性能调优。
学习Spark
：掌握SPark的编程模型、运行框架、作业提交、缓存策略、RDD、MLLib。
学习Scala语言
：掌握Scala的常用语法、函数、元组等操作。
a.学习基于MR、Mahout的协同过滤算法，并进行效果对比。
b.学习基于Spark的协同过滤算法
这里就要介绍我们九章算法的
《Big Data - Hadoop 项目实战》
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有一定Java基础，想转行做大数据的同学；
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