在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业？

一提到大数据，人们就会想到Hadoop，然而，最近又有个Spark似乎成了后起之秀，也变得很火，似乎比Hadoop更具优势，更有前景，那么，想要学习大数据的学员就要问了，在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业？ 其实正如学员们所了解的那样，Spark的确是大数据行业中的后起之秀，与Hadoop相比，Spark有很多的优势。Hadoop之所以在大数据行业能够得到充分的认同主要是因为：·Hadoop解决了大数据的可靠存储和处理问题；·Hadoop的开源性，这能让很多大数据从业人员在里面找到灵感，方便实用；·Hadoop经过了多年的开发，拥有完整的生态系统。·HDFS在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬板坏掉的问题。·MapReduce通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个变成模型，可以在一个由几十台至上百台的PC组成的不可靠集群上并发地，分布式地处理大量的数据集，而把并发、分布式和故障恢复等计算细节隐藏起来。 Hadoop也有许多局限和不足，笼统的讲，在数据量不断扩大的情况下，Hadoop的运算速度会越发显得吃力。虽然现阶段，Hadoop在大数据行业内仍然有很高频率的应用，但不难想象在若干年后，数据量又上升几个数量级时，Hadoop所面临的窘境。而Spark的运算速度是Hadoop的百分之一甚至更快，因此，在未来，Spark必然会取代Hadoop，主宰大数据行业。那是不是就可以跳过Hadoop，只学Spark呢？当然不是，有以下原因： ·现阶段，Hadoop仍然主导着大数据领域，我们可以学习先进的技术，但更是为了现阶段的就业，就目前阶段而言，学大数据必学Hadoop。·MapReduce中有许多经典的思想，值得我们学习，这对我们理解大数据十分有帮助。·确切的讲，Spark要替换的是Hadoop中的MapReduce，而不是Hadoop，Hadoop是一个工具包，而Spark和MapReduce一样，只是一种工具而已。 因此，不论在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业，我们都应该按部就班地学习Hadoop，再根据自己的掌握情况学习Spark。

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