使用Hadoop进行离线数据抽取涉及以下几个重要的知识点：

1. Hadoop生态系统：了解Hadoop生态系统的组成和各个组件的作用，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储大量戚漏的数据，MapReduce用于分布式计算，YARN用于资源管理，以及其他相关的组件如Hive、Pig、Sqoop、Flume、Spark等。

2. 数据存储和管理：熟悉Hadoop中的数据存储和管理方式，主要是通过HDFS进行大规模分布式数据的存储，掌握数据在HDFS上的管理和操作。

3. MapReduce编程模型：了解MapReduce编程模型，包括Mapper和Reducer的概念和工作机制，理解MapReduce的输入和输出过程，以及如何适应不同的数据处理需求进行MapReduce的编写。

4. 数据抽取工具：熟悉相关的数据抽取工具，如Sqoop和Flume。Sqoop用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，而Flume用于实时数据流的采集和传输。

5. 数据处理领域知识：具备一定的数据处理领域知识，包括了解数据抽取和转换高李烂的需求和方法，熟悉ETL（Extract, Transform, Load）的基本概念和流程，理解数据清洗、筛选、转换和合并等处理操作。

6. 数据分析和可视化：掌握基本的数据分析和可视化工具及技术，如使用Hive进行数据查询和分析，使用Pig进行数据处理，以及使用其他数据分析工具进行数据探索和可视化。

7. 性能优化和调优：了解Hadoop的性能优化和调优技术，包括数据压缩、数据分区、并行执行、数据局部性等方面的优化方法，以提高离线数据抽取的效率和性能。

以上是使用Hadoop进行离线数据抽取的一些重要知识点。在实际应用中，可能会根据具体的扰旁业务需求和数据处理场景，需要深入了解和掌握更多相关的知识和技术。