大數據和Hadoop什麼關係？爲何大數據要學習Hadoop？

大數據是一系列技術的統稱，通過多年的發展，大數據已經造成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工做崗位，這些工做崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯繫。

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分佈式系統基礎架構，是用Java語言開發的一個開源分佈式計算平臺，適合大數據的分佈式存儲和計算平臺。

廣義上講，大數據是時代發展和技術進步的產物。Hadoop只是一種處理大數據的技術手段。

Hadoop是目前被普遍使用的大數據平臺，自己就是大數據平臺研發人員的工做成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平臺，Hadoop平臺提供了分佈式存儲（HDFS）、分佈式計算（MapReduce）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。

想深刻了解，想學習的同窗歡迎加入大數據學習qq羣：529867072，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給你們，而且有清華大學畢業的資深大數據講師給你們免費授課，給你們分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系

隨着Hadoop的不斷髮展，基於Hadoop的大數據生態愈加完善，目前包括Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark、Tez、Zookeeper等組件陸續被開發出來，這些組件極大的豐富了Hadoop自身的應用。加米穀大數據培訓，6月大數據開發零基礎班、提升班，成都小班面授，預報名中！隨着組件的增多，Hadoop自身也愈來愈重，所以目前不少大數據工程師更願意使用Spark，由於Spark更輕，基於內存速度也更快。

能夠這樣簡單地理解：

一、大數據是一個高層次的概念（至關於互聯網的概念），而Hadoop只是承載大數據的一個平臺框架一種實現方式而已（相似於各類物理電腦網絡）。

二、大數據包含的內涵普遍得多，而Hadoop只是其中一部分實現。

咱們日常所說的大數據包含：採集、傳輸、存儲、分析、可視化等等；而Hadoop更可能是用於提取、存儲、分析的一個系統平臺而已。

三、實現大數據平臺的框架除了Hadoop以外，還有其餘更多的平臺。

因爲Hadoop是一個開源的大數據系統平臺，因此大家聽得最多。除了Hadoop平臺外，還有其餘系統平臺。

因此，大數據不等於Hadoop，大數據與Hadoop也不是包含關係。

大數據開發人員能夠經過Hadoop提供的系統級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對於開發人員來講，只須要關注於具體的服務實現就能夠了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。因此，Hadoop是大數據開發人員的重要基礎。

學習大數據確定須要學習Hadoop技術，Hadoop在大數據技術體系中的地位相當重要，Hadoop是大數據技術的基礎，對Hadoop基礎知識的掌握的紮實程度，會決定在大數據技術道路上走多遠。

因爲Hadoop對硬件的要求並不高，目前被行業使用多年，有健全的生態和大量的應用案例，很是適合初學者（有Java基礎的人）學習。加米穀大數據培訓，6月大數據開發零基礎班、提升班，成都小班面授，預報名中！目前不少商用大數據平臺也是基於Hadoop構建的，因此Hadoop是大數據開發的一個重要內容。

Hadoop學習以後，還得學習Spark，它是一種與 Hadoop 類似的開源集羣計算環境，擁有Hadoop MapReduce所具備的優勢，Spark是MapReduce的替代方案，並且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，以彌補MapReduce的不足。這是大數據技術學習的兩大重點。