我也是做毕业设计才开始接触Hadoop，折腾了蛮久，看了各种各类的书，对于如何入手也有些感触。我不是Hadoop专家，也只是一个初学者，这里我也只是就自己的学习体会，站在初学者的角度谈一下如何入门。）
首先我觉得因为思考这样一个问题：Hadoop对于我们来讲，是一种工具，那么Hadoop帮助我们解决了什么问题？或者换个角度想，没有Hadoop，我们做同样一项工作会增加什么任务？（想清楚了这问题，心里就会形成Hadoop到底是什么，能做什么的概念。初学者在最初时候很容易框架当成负担，但实际上他应该是工具。明白了Hadoop这个神器的美妙后，你就可以开始心怀期待的去慢慢驾驭它了。）
初学Hadoop，最基础的也就是HDFS和Mapreduce了，HDFS是一个分布式存储文件系统，Mapreduce是一个分布式计算的框架，两者结合起来，就可以很容易做一些分布式处理任务了。作为入门，先只需要学习这两样就够了。
好了，那就开始讲一下怎么学习这两样。
1、首先你肯定要搭建好环境。（这些网上教程很多。）然后，找一篇讲Hdfs java API的文章HDFS API详解把其中的例子跑一下，感受一下就可以了。（只需要只要有哪些API，大概怎么用，以后要用，直接在里面找，或者查看API文档。）
2、然后就是Mapreduce了。说简单一点，这就是一个编程接口，这个框架帮我们抽象了很多分布式处理的细节，我们只需要简单的编写mapreduce任务就可以了。要想编写mapreduce程序，首先你应该弄清楚mapreduce的基本流程Hadoop -- MapReduce过程，然后要清楚，我们自己编程写mapreduce任务需要编写哪些东西（就是哪些部分是可以重写，应该重写的），这个可以参考刘鹏的《实战Hadoop》，里面细致的剖析了wordcount程序的运行过程，并说明了哪些函数是我们编程需要实现的。看懂了这些（最好要运行一些这些程序），你基本就可以写一些mapreduce程序，处理一些简单的任务了。（至于mapreduce高级运行，比如定制数据类型、patitioner、组合任务等等这些，你只要知道有这些就可以了，需要用的时候再仔细看。）

还有谷歌的那篇MapReduce_Simplified_Data_Processing_on_Large_Clusters可以多读几遍，可以解决你心中对于mapreduce框架的很多疑问。另外给个链接MapReduce的核心资料索引。

我觉得知道了这些，基本就是入门了。然后再要深入学习，你就可以根据自己的需要去学了（这个时候你应该也知道该怎么学了）。至于hadoop衍生的那些HIVE、Pig等等，我觉得只需要知道有那些东西，知道那些能做什么就可以了。因为我们的目的只是把Hadoop作为工具。如果是其他目的，你可以看看mapreduce源码分析之类吧。我暂时没搞这些，不懂，就不多说了。