Hadoop 的大数据实验文档挺全的，从入门到进阶基本都能覆盖，尤其适合想搞懂分布式的同学。像 Linux 基础、Hadoop 部署、MapReduce 编程这些模块安排得比较合理，讲得也算清楚，不会太啰嗦。每份文档都围绕实操展开，不光是讲原理，更有命令、配置和代码示例，比较接地气。

Linux 环境的基本操作是 Hadoop 学习的底层技能，别看是基础，像chmod、scp这些命令以后都得用上，早点熟起来省不少事。

Hadoop 的安装与部署文档写得还蛮细，单节点和伪分布式的配置步骤一步步来，新手跟着做问题不大。尤其是环境变量设置和namenode、datanode的启动那块，讲得比较清楚。

到了HDFS 命令和 MapReduce 编程这部分，文档会带你动手写代码，比如上传下载文件、查看目录，还有Mapper和Reducer程序。用 Java API 写，刚开始会有点别扭，但例子都比较简单，上手快。

ZooKeeper 那篇也值得看看，虽然不是主角，但在 Hadoop 集群中扮演协调者的角色。部署步骤也有写，像zoo.cfg配置、启动节点这些都提到了。

MapReduce 进阶那份讲得更细，涉及调度优化、数据本地化这些概念，看完能理解为啥任务分配那样跑。尤其是容错机制那部分，实战时实用。

要是你不太想写 Java，也有一份用Python 写 MapReduce的文档，借助Hadoop Streaming接口写起来轻松多了。适合做一些数据预或快速验证。

再往后像HBase、Hive和MongoDB的内容也都有覆盖。用 Hive 的时候就像写 SQL 一样查数据，适合数据师上手。而 MongoDB 部分也提到了在大数据场景下的结合方式，能拓展下思路。

，这套文档比较适合一边看一边动手的学习方式。建议你跟着顺序做一遍，理解起来更顺畅。如果你刚开始接触 Hadoop，这套参考资料还挺值得花时间研究的。