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：在學(xué)習(xí)Hadoop之前，需要了解一些大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識，例如分布式計算、分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(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)境并進行實驗和開發(fā)。

　　編寫MapReduce程序：學(xué)習(xí)如何編寫MapReduce程序，使用Java或其他語言實現(xiàn)分布式計算任務(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進行數(shù)據(jù)分析和處理。Hive是一個數(shù)據(jù)倉庫工具，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是一個高級數(shù)據(jù)流編程語言，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進行數(shù)據(jù)處理和分析。Spark是一個快速的大數(shù)據(jù)處理框架，支持多種編程語言和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Hadoop集群的安全性，包括訪問控制、身份驗證、加密等。

　　以上是一般的學(xué)習(xí)路線，您可以根據(jù)自己的實際情況和需求來制定學(xué)習(xí)計劃。建議參考官方文檔和相關(guān)書籍，同時可以加入Hadoop社區(qū)和在線課程，了解最新的開發(fā)和最佳實踐。