Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在集群中运行大规模的数据处理任务。Hadoop应用开发可以分为三个关键阶段：基础阶段、中级阶段和高级阶段。
1. 基础阶段：在这个阶段，开发者需要了解Hadoop的基本概念和原理，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce编程模型、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。此外，开发者还需要熟悉Java编程语言，因为Hadoop提供了Java API来编写应用程序。在这个阶段，开发者需要学习如何创建和管理Hadoop集群，以及如何编写简单的MapReduce程序来处理数据。
2. 中级阶段：在这个阶段，开发者需要掌握更复杂的Hadoop技术，如数据流处理、并行计算、分布式数据库等。此外，开发者还需要学习如何使用Hadoop进行大数据分析和机器学习等任务。在这个阶段，开发者需要编写更复杂的MapReduce程序，并使用Hadoop提供的其他工具和技术来优化性能和扩展性。
3. 高级阶段：在这个阶段，开发者需要深入理解Hadoop的内部工作原理，并能够设计、实现和优化高性能的Hadoop应用程序。此外，开发者还需要关注Hadoop的最新发展和趋势，如Spark、Flink等新的分布式计算框架。在这个阶段，开发者需要具备较强的编程能力、算法设计和系统设计能力，以便能够独立开发和维护高性能的Hadoop应用。
总之，Hadoop应用开发可以分为基础阶段、中级阶段和高级阶段。每个阶段都有其特定的目标和要求，但它们之间是相互关联的。通过逐步学习和实践，开发者可以逐渐提高自己的Hadoop应用开发能力，为大规模数据处理和分析提供更好的支持。
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