本文提供了一条大数据学习路径，重点聚焦在Linux和Hadoop上。介绍了从Linux基础操作到Hadoop分布式环境搭建，再到MapReduce、Storm、Zookeeper、Hive和Hbase的学习要点。强调了每个阶段的实战操作和项目经验对于掌握技术的重要性，并提供了相关学习资源。
我们在上篇文章中大概的了解了大数据学习的一些思路(路线)，主要包括以下几点(Linux+hadoop+机器学习+流式计算+内存计算+云平台开发)，当然还有很多知识点，我们就以这个课程大纲来进行讲解学习。
而在大数据开发中hadoop是最先学习的重点。为了让大家更加准确和快速的入门学习大数据，我们这篇文章就和大家介绍一下大数据Hadoop主要需要学习哪些方面的知识。
注：此学习路线非零基础学习线路，要求有一定的java基础。
hadoop具体的学习路线，主要分为以下几步：
1.我们要掌握Linux的安装及基本操作
需要学习Linux的安装、了解其常用命令有哪些、系统进程管理基本原理、启动流程、系统文件权限管理、网络配置和维护等等
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