学Hadoop还是Spark？Hadoop和Spark哪个更重要

在任何关于大数据计算框架的讨论上，都不可避免地会谈到Hadoop和Spark，争议学Hadoop还是Spark？Hadoop和Spark哪个更重要？这样的问题的出现，其实更多的是涉足大数据行业还不深的同学们才会有的观点，当你真正对大数据处理有了更深的认识，你就明白，这二者之间，并非“你死我活”的关系。

在大数据学习阶段，关于大数据计算框架的几项技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等等的几个技术名词，大家都会听到，并且在学习当中也都会接触到，因为基于企业数据处理的实际需求，可能你只需要用上某一个两个或者是几个都会用上。
 

这就是现实，所以对于学Hadoop还是Spark这样的问题，其实是没有意义的，当然是都要学啦！谁也不知道未来的工作当中会不会用到，技多不压身，总是真理。

但是细细来品学Hadoop还是Spark这个问题，背后其实是大家对于这两个技术框架在数据处理性能上的比较。从表面上看，Spark和Hadoop似乎在为相同的目标而相互竞争，因此需要做出决策来二选其一。

但是实际上，在企业数据平台开发上，会有不同的数据计算需求，而Hadoop和Spark也各自有着更适合自己的场景。

Hadoop是一个基础层面上的分布式的数据框架，数据组织可以应用它来采集数据并将数据分布到多台不同服务器的结点之中。Spark在基于Hadoop集群的数据采集过程中，将扮演一个流程处理程序包的角色。Spark并没有用于组织分布式文件的系统，相反的，它运行于Hadoop提供的分布式文件之上。

一些企业可能并不需要以数据流的方式处理数据，不需要在多台服务和结点之间进行数据分布，所以更适用于Hadoop；而企业如果要求更高效的实时数据分析，那么Spark就更加适合。

学Hadoop还是Spark？这个问题对于学习者来说，是毫无疑问都要学的，但是对于实际工作当中的应用，就要根据实际的数据处理需求来定了。

最后

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