正文
你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
第二章：更高效的WordCount
2.1 学点SQL吧
你知道数据库吗？你会写SQL吗？
如果不会，请学点SQL吧。
2.2 SQL版WordCount
在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？
给你看看我的:
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，我这一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
2.3 SQL On Hadoop之Hive
什么是Hive？官方给的解释是：
The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
2.4 安装配置Hive
请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。
2.5 试试使用Hive
请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。
在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。
看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
2.6 Hive是怎么工作的
明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？
2.7 学会Hive的基本命令
创建、删除表；
加载数据到表；
下载Hive表的数据；
请参考1.2，学习更多关于Hive的语法和命令。
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
0和Hadoop2.0的区别；
MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；
HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；
自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；
会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；
Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；
Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；
从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
此时，你的”大数据平台”是这样的：
那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
第三章：把别处的数据搞到Hadoop上
此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
这个在前面你应该已经使用过了。
put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。
建议熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。
建议了解原理，会写Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库
