使用 Hadoop 进行大数据处理需要以下几个关键步骤：
安装 Hadoop：可以从 Apache Hadoop 官网下载 Hadoop 的最新版本，然后按照文档进行安装。
配置 Hadoop：Hadoop 有很多配置文件需要进行修改，包括 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 等等。这些配置文件需要指定 Hadoop 集群的一些基本参数，如 HDFS（分布式文件系统）的路径、数据块的大小、备份数量等。
编写 MapReduce 程序：MapReduce 是 Hadoop 提供的一种分布式计算框架，用于并行处理海量数据。编写 MapReduce 程序通常包括两个部分：Mapper 和 Reducer。Mapper 用来将输入数据划分成若干键值对，Reducer 则负责处理 Mapper 的输出结果。在编写 MapReduce 程序时，需要注意数据的划分以及 Mapper 和 Reducer 的实现。
运行程序：在运行程序之前，需要将输入数据上传到 HDFS 上，使用 Hadoop 提供的命令行工具将数据上传到 HDFS 的指定目录中。上传完成后，使用 hadoop jar 命令来执行 MapReduce 程序，同时指定输入数据和输出数据的路径。
查看执行结果：执行完 MapReduce 程序后，需要查看程序的执行结果。可以通过命令行或 Hadoop 提供的 Web 界面来查看程序的运行状态以及输出结果。
总的来说，使用 Hadoop 进行大数据处理主要包括安装 Hadoop、配置 Hadoop、编写 MapReduce 程序、运行程序和查看执行结果等步骤。在实际应用中，还需要注意调优和故障排除等问题。