大資料和Hadoop什麼關係？為什麼大資料要學習Hadoop？

大資料 是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大資料已經形成了從資料採集、整理、傳輸、儲存、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資料工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲端計算也都有密切的聯絡。

Hadoop 是一個由Apache基金會所開發的分散式系統基礎架構，是用Java語言開發的一個開源分散式計算平臺，適合大資料的分散式儲存和計算平臺。

廣義上講， 大資料是時代發展和技術進步的產物。Hadoop只是一種處理大資料的技術手段。

Hadoop是目前被廣泛使用的大資料平臺，本身就是大資料平臺研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大資料支撐性平臺，Hadoop平臺提供了分散式儲存（HDFS）、分散式計算（MapReduce）、任務排程（YARN）、物件儲存（Ozone）和元件支撐服務（Common）。

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隨著Hadoop的不斷髮展，基於Hadoop的大資料生態越發完善，目前包括Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark、Tez、Zookeeper等元件陸續被開發出來，這些元件極大的豐富了Hadoop自身的應用。加米穀大資料培訓，6月大資料開發零基礎班、提高班，成都小班面授，預報名中！隨著元件的增多，Hadoop自身也越來越重，因此目前很多大資料工程師更願意使用Spark，因為Spark更輕，基於記憶體速度也更快。

可以這樣簡單地理解：

1、大資料是一個高層次的概念（相當於網際網路的概念），而Hadoop只是承載大資料的一個平臺框架一種實現方式而已（類似於各種物理電腦網路）。

2、大資料包含的內涵廣泛得多，而Hadoop只是其中一部分實現。

我們平常所說的大資料包含：採集、傳輸、儲存、分析、視覺化等等；而Hadoop更多是用於提取、儲存、分析的一個系統平臺而已。

3、實現大資料平臺的框架除了Hadoop之外，還有其他更多的平臺。

由於Hadoop是一個開源的大資料系統平臺，所以你們聽得最多。除了Hadoop平臺外，還有其他系統平臺。

所以， 大資料不等於Hadoop，大資料與Hadoop也不是包含關係。

大資料開發人員可以透過Hadoop提供的系統級服務支援從而幫助企業完成大資料改造，對於開發人員來說，只需要關注於具體的服務實現就可以了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。所以， Hadoop是大資料開發人員的重要基礎 。

學習大資料肯定需要學習 Hadoop 技術，Hadoop在大資料技術體系中的地位至關重要，Hadoop是大資料技術的基礎，對Hadoop基礎知識的掌握的紮實程度，會決定在大資料技術道路上走多遠。

由於 Hadoop對硬體的要求並不高，目前被行業使用多年，有健全的生態和大量的應用案例，非常適合初學者（有Java基礎的人）學習 。加米穀大資料培訓，6月大資料開發零基礎班、提高班，成都小班面授，預報名中！ 目前很多商用大資料平臺也是基於Hadoop構建的，所以Hadoop是大資料開發的一個重要內容。

Hadoop學習之後，還得學習 Spark ，它是一種與 Hadoop 相似的開源叢集計算環境，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點，Spark是MapReduce的替代方案，而且相容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，以彌補MapReduce的不足。這是大資料技術學習的兩大重點。