大数据工程师如何学好分布式思想？

我们知道，学习都是从认识开始的，分布式思想的学习也是从认识开始的，今天就教给大家很好的认识分布式思想的方法，那就是深刻理解和学习hadoop。

hadoop分为Yarn，HDFS，COMMON和Mapreduce四个部分。下面我么你就来一一看一下。

1、Yarn

它是分布式资源调度组件，我们学习的时候就主要学习Capacity，FIFO，Fair等各类调度器，了解框架和启动线程。

2、HDFS

要认识HDFS的架构，HDFS的容错机制，HDFS的读写流程，心跳机制，机架感应，数据块等的原理，还要认识和学习源码，保证以后能通过源码修改解决问题。

3、COMMON

它主要是提供底层支持和工具。

4、Mapreduce

它主要用于分布式计算，有很多的计算框架，学习的时候要由浅入深。它在工作中是很长用到的，例如我们了解的排序问题、分区的使用问题等等，都离不开它。

以上就是我们要学习的部分，作为一个大数据工程师，只有初期思想构建好了，那么后期工作中的许多问题也就会迎刃而解，当然大家如果把握住学习的机会并付诸努力，那么你也会成功的。