大數據和Hadoop什么關系？為什么大數據要學習Hadoop？

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據采集、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作崗位，這些工作崗位與物聯網、云計算也都有密切的聯系。

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

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是目前被廣泛使用的大數據平臺，本身就是大數據平臺研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平臺，Hadoop平臺提供了分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapReduce）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。

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隨著Hadoop的不斷發展，基于Hadoop的大數據生態越發完善，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。加米谷大數據培訓，6月大數據開發零基礎班、提高班，成都小班面授，預報名中！隨著組件的增多，Hadoop自身也越來越重，因此目前很多大數據工程師更愿意使用Spark，因為Spark更輕，基于內存速度也更快。

可以這樣簡單地理解：

1、大數據是一個高層次的概念（相當于互聯網的概念），而Hadoop只是承載大數據的一個平臺框架一種實現方式而已（類似于各種物理電腦網絡）。

2、大數據包含的內涵廣泛得多，而Hadoop只是其中一部分實現。

我們平常所說的大數據包含：采集、傳輸、存儲、分析、可視化等等；而Hadoop更多是用于提取、存儲、分析的一個系統平臺而已。

3、實現大數據平臺的框架除了Hadoop之外，還有其他更多的平臺。

由于Hadoop是一個開源的大數據系統平臺，所以你們聽得最多。除了Hadoop平臺外，還有其他系統平臺。

所以，大數據不等于Hadoop，大數據與Hadoop也不是包含關系。

大數據開發人員可以通過Hadoop提供的系統級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對于開發人員來說，只需要關注于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是大數據開發人員的重要基礎。

學習大數據肯定需要學習Hadoop技術，Hadoop在大數據技術體系中的地位至關重要，Hadoop是大數據技術的基礎，對Hadoop基礎知識的掌握的扎實程度，會決定在大數據技術道路上走多遠。

由于Hadoop對硬件的要求并不高，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。加米谷大數據培訓，6月大數據開發零基礎班、提高班，成都小班面授，預報名中！目前很多商用大數據平臺也是基于Hadoop構建的，所以Hadoop是大數據開發的一個重要內容。

Hadoop學習之后，還得學習Spark，它是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容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。