一提到大數據，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，想要學習大數據的學員就要問了，在大數據學習中Hadoop和Spark哪個更好就業？
其實正如學員們所瞭解的那樣，Spark的確是大數據行業中的後起之秀，與Hadoop相比，Spark有很多的優勢。Hadoop之所以在大數據行業能夠得到充分的認同主要是因爲：
·Hadoop解決了大數據的可靠存儲和處理問題；
·Hadoop的開源性，這能讓很多大數據從業人員在裏面找到靈感，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組成的集羣上提供高可靠的文件存儲，通過將塊保存多個副本的辦法解決服務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組成的不可靠集羣上併發地，分佈式地處理大量的數據集，而把併發、分佈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，在數據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在大數據行業內仍然有很高頻率的應用，但不難想象在若干年後，數據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，主宰大數據行業。
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仍然主導着大數據領域，我們可以學習先進的技術，但更是爲了現階段的就業，就目前階段而言，學大數據必學Hadoop。
·MapReduce中有許多經典的思想，值得我們學習，這對我們理解大數據十分有幫助。
·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，不論在大數據學習中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。大數據學習資料分享羣119599574 不管你是小白還是大牛，小編我都挺歡迎，今天的源碼已經上傳到羣文件，不定期分享乾貨，包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大數據開發和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小夥伴。