學習 Hadoop 可以按照以下路線進行：

　　理解分布式系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)概念：在開始學習 Hadoop 之前，建議先了解分布式系統(tǒng)的基本概念和大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識。這包括理解分布式計算、分布式存儲、擴展性、容錯性等概念。

　　1.學習 Hadoop 的核心概念和組件：學習 Hadoop 的核心組件，包括 HDFS(Hadoop Distributed File System)、YARN(Yet Another Resource Negotiator)和 MapReduce。理解它們的原理、功能和用途。

　　2.實踐安裝和配置：按照官方文檔或相關(guān)教程，實踐安裝和配置 Hadoop。這將幫助你建立一個本地的 Hadoop 環(huán)境，并熟悉配置文件、環(huán)境變量等相關(guān)設(shè)置。

　　3.編程模型和 API：學習 Hadoop 的編程模型和 API，特別是 MapReduce 編程模型。了解如何編寫 MapReduce 任務，處理數(shù)據(jù)集和執(zhí)行分布式計算。

　　4.學習生態(tài)系統(tǒng)工具：了解 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的其他工具和項目，如 Hive、HBase、Spark、Pig 等。理解它們的功能和用途，并嘗試使用其中一些工具進行數(shù)據(jù)處理和分析。

　　5.高級主題：深入學習 Hadoop 的高級主題，如數(shù)據(jù)復制和容錯性、作業(yè)調(diào)度和性能優(yōu)化、安全性和身份驗證、數(shù)據(jù)壓縮和序列化等。這將幫助你進一步提升在 Hadoop 上的應用和系統(tǒng)管理技能。

　　6.實際項目和應用：通過參與實際項目或構(gòu)建自己的應用來應用所學的知識。實踐是學習的關(guān)鍵，通過解決實際問題來加深對 Hadoop 的理解和掌握。

　　7.持續(xù)學習和跟進：Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展和演進，新的工具和技術(shù)不斷涌現(xiàn)。持續(xù)學習和跟進最新的發(fā)展，參與社區(qū)和技術(shù)討論，擴展你的知識和技能。

　　在學習過程中，可以參考官方文檔、在線教程、書籍和相關(guān)的開源社區(qū)資源。同時，嘗試解決實際問題和應用案例，這將幫助你更好地理解和運用 Hadoop 技術(shù)。