以下是學習Hadoop的一般路線：

　　學習大數據基礎知識：在學習Hadoop之前，需要了解一些大數據基礎知識，例如分布式計算、分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數據庫、數據挖掘和機器學習等。

　　學習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。學習這些組件可以幫助您了解Hadoop如何處理大型數據集。

　　安裝和配置Hadoop集群：學習如何安裝和配置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：學習如何編寫MapReduce程序，使用Java或其他語言實現(xiàn)分布式計算任務，如數據清洗、數據分析和數據挖掘等。

　　學習Hive和Pig：學習如何使用Hive和Pig進行數據分析和處理。Hive是一個數據倉庫工具，可以將結構化數據映射到Hadoop上的HDFS中，并提供類似SQL的查詢接口。Pig是一個高級數據流編程語言，用于在Hadoop上執(zhí)行數據處理任務。

　　學習Spark：學習如何使用Spark進行數據處理和分析。Spark是一個快速的大數據處理框架，支持多種編程語言和API，包括Scala、Python、Java和R等。

　　學習Hadoop集群管理：學習如何管理Hadoop集群，包括集群監(jiān)控、性能調優(yōu)、故障排除等。

　　學習Hadoop安全：學習如何保護Hadoop集群的安全性，包括訪問控制、身份驗證、加密等。

　　以上是一般的學習路線，您可以根據自己的實際情況和需求來制定學習計劃。建議參考官方文檔和相關書籍，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。