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在大數據學習中Hadoop和Spark哪個更好就業?

時間:2019-04-12 14:12:48作者:魔據大數據學院

  一提到大數據,人們就會想到Hadoop,然而,最近又有個Spark似乎成了后起之秀,也變得很火,似乎比Hadoop更具優勢,更有前景,那么,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?  

 

  其實正如學員們所了解的那樣,Spark的確是大數據行業中的后起之秀,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為:

  ·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里面找到靈感,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組成的集群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組成的不可靠集群上并發地,分布式地處理大量的數據集,而把并發、分布式和故障恢復等計算細節隱藏起來。

  Hadoop也有許多局限和不足,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后,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仍然主導著大數據領域,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。


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