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    在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业?

    时间:2019-04-12 14:12:48作者:魔据大数据学院

      一提到大数据,人们就会想到Hadoop,?#27426;?#26368;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?#21738;?#26679;,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?#30446;?#38752;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?#19994;?#28789;?#26657;?#26041;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?#21271;?#30340;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?#20064;?#21488;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?#34892;?#22810;局限和不足,笼统的讲,在数据量?#27426;?#25193;大?#37027;?#20917;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?#23454;?#24212;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?#34892;?#22810;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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