一提到大資料，人們就會想到Hadoop，然而，最近又有個Spark似乎成了後起之秀，也變得很火，似乎比Hadoop更具優勢，更有前景，那麼，想要學習大資料的學員就要問了，在大資料學習中Hadoop和Spark哪個更好就業？

其實正如學員們所瞭解的那樣，Spark的確是大資料行業中的後起之秀，與Hadoop相比，Spark有很多的優勢。Hadoop之所以在大資料行業能夠得到充分的認同主要是因為：

·Hadoop解決了大資料的可靠儲存和處理問題；

·Hadoop的開源性，這能讓很多大資料從業人員在裡面找到靈感，方便實用；

·Hadoop經過了多年的開發，擁有完整的生態系統。

·HDFS在由普通PC組成的叢集上提供高可靠的檔案儲存，通過將塊儲存多個副本的辦法解決伺服器或硬板壞掉的問題。

·MapReduce通過簡單的Mapper和Reducer的抽象提供一個變成模型，可以在一個由幾十臺至上百臺的PC組成的不可靠叢集上併發地，分散式地處理大量的資料集，而把併發、分散式和故障恢復等計算細節隱藏起來。

Hadoop也有許多侷限和不足，籠統的講，在資料量不斷擴大的情況下，Hadoop的運算速度會越發顯得吃力。雖然現階段，Hadoop在大資料行業內仍然有很高頻率的應用，但不難想象在若干年後，資料量又上升幾個數量級時，Hadoop所面臨的窘境。而Spark的運算速度是Hadoop的百分之一甚至更快，因此，在未來，Spark必然會取代Hadoop，主宰大資料行業。

那是不是就可以跳過Hadoop，只學Spark呢？當然不是，有以下原因：

·現階段，Hadoop仍然主導著大資料領域，我們可以學習先進的技術，但更是為了現階段的就業，就目前階段而言，學大資料必學Hadoop。

·MapReduce中有許多經典的思想，值得我們學習，這對我們理解大資料十分有幫助。

·確切的講，Spark要替換的是Hadoop中的MapReduce，而不是Hadoop，Hadoop是一個工具包，而Spark和MapReduce一樣，只是一種工具而已。

因此，不論在大資料學習中Hadoop和Spark哪個更好就業，我們都應該按部就班地學習Hadoop，再根據自己的掌握情況學習Spark。大資料學習資料分享群119599574 不管你是小白還是大牛，小編我都挺歡迎，今天的原始碼已經上傳到群檔案，不定期分享乾貨，包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大資料開發和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小夥伴。