以下是學(xué)習(xí)Hadoop的一般路線：

　　學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)：在學(xué)習(xí)Hadoop之前，需要了解一些大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)，例如分布式計(jì)算、分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等。

　　學(xué)習(xí)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括多個(gè)組件，例如HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Pig、Spark、Kafka、Flume等等。學(xué)習(xí)這些組件可以幫助您了解Hadoop如何處理大型數(shù)據(jù)集。

　　安裝和配置Hadoop集群：學(xué)習(xí)如何安裝和配置Hadoop集群，以便能夠在本地或云上搭建Hadoop環(huán)境并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和開(kāi)發(fā)。

　　編寫(xiě)MapReduce程序：學(xué)習(xí)如何編寫(xiě)MapReduce程序，使用Java或其他語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算任務(wù)，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等。

　　學(xué)習(xí)Hive和Pig：學(xué)習(xí)如何使用Hive和Pig進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。Hive是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop上的HDFS中，并提供類似SQL的查詢接口。Pig是一個(gè)高級(jí)數(shù)據(jù)流編程語(yǔ)言，用于在Hadoop上執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

　　學(xué)習(xí)Spark：學(xué)習(xí)如何使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。Spark是一個(gè)快速的大數(shù)據(jù)處理框架，支持多種編程語(yǔ)言和API，包括Scala、Python、Java和R等。

　　學(xué)習(xí)Hadoop集群管理：學(xué)習(xí)如何管理Hadoop集群，包括集群監(jiān)控、性能調(diào)優(yōu)、故障排除等。

　　學(xué)習(xí)Hadoop安全：學(xué)習(xí)如何保護(hù)Hadoop集群的安全性，包括訪問(wèn)控制、身份驗(yàn)證、加密等。

　　以上是一般的學(xué)習(xí)路線，您可以根據(jù)自己的實(shí)際情況和需求來(lái)制定學(xué)習(xí)計(jì)劃。建議參考官方文檔和相關(guān)書(shū)籍，同時(shí)可以加入Hadoop社區(qū)和在線課程，了解最新的開(kāi)發(fā)和最佳實(shí)踐。