大数据学习最佳路线如下：
基础准备：
Java学习：掌握Java SE的基础内容，包括容器、集合、多线程等，了解Maven使用和Spring Boot开发数据服务与文件系统知识。推荐阅读《Java编程的逻辑》。Linux命令：熟悉Linux操作系统，掌握文件操作、进程查找与端口查找等基本命令。
Hadoop生态学习：
Hadoop基础：阅读《Hadoop权威指南》了解Hadoop的基本概念，深入学习Hdfs原理、Mapreduce代码模型与Yarn。推荐进一步阅读《Hadoop大数据技术开发实战》。Flume数据采集：学习如何通过部署agent与配置文件，使用Flume采集数据，参考Flume官网学习资料。Hbase：学习分布式列式数据存储组件Hbase，推荐阅读《Hbase原理与实践》。
数据仓库与计算引擎：
Hive：学习Hive的数据仓库功能，掌握HQL、建表、视图、分析函数等概念。Spark：学习Spark的离线计算功能，重点关注数据建模、Mapjoin原理、谓词下推、数据倾斜解决方案等。
实时计算与消息系统：
Kafka：学习Kafka的实时数据发送系统，通过《ApacheKafka实战》进行系统学习。Zookeeper：了解Zookeeper在分布式系统中的应用，通过博客等资源进行了解。Flink：学习Flink的实时大数据计算框架，重点关注状态计算、时间概念、窗口计算、checkpoint与watermark等概念。推荐通过Flink官网与实际开发经验进行学习。
OLAP组件与数据湖：
OLAP组件：了解Kylin、Presto与Clickhouse等OLAP组件的功能与应用，注意资源消耗与业务限制。数据湖：理解数据湖的概念，了解数据湖可能面临的数据管理与应用推广的挑战。
高级主题与持续学习：
流批一体：了解流批一体的概念，关注Flink SQL的成熟度对流批一体发展的影响。数据治理：工作后可能涉及数据治理方向，如数据一致性、血缘与资源治理等。持续学习：关注DataFunTalk、Java与大数据架构、浪尖聊大数据等公众号，学习美团技术、阿里技术等平台的实践内容，保持技术学习的耐心与持续进步。
按照上述路线学习，可以系统地掌握大数据领域的知识和技能，为职业生涯的发展打下坚实的基础。