大數據Hadoop和Spark哪個更重要一些？內含學習資料

當前有不少公司將Spark和Hadoop同步使用，從一名使用者的角度來看，Spark作為一種大數據通用的計算引擎，可能目前尚未成熟，但有朝一日替代Hadoop並非不可能。

1. 相同的演算法，Spark比Hadoop快數倍，如果是一些迭代或者要對數據反覆讀取的演算法，Spark比Hadoop快數十倍至上百倍；

2. Spark對於數據的操作種類更多，對於一些比較特殊的計算需求，比如求兩個集合的交集並集，Spark都有函數直接計算，而Hadoop實現這樣的計算無比繁瑣；

3. Spark的開發效率比Hadoop高很多。

但同時也要看到，Hadoop作為一種分散式系統基礎架構，在目前的企業應用中是比較容易實現的，而且實施成本較低。它的開源特性也使其較為實用。

從內容層面來講，Spark也並非無懈可擊，目前來看Spark還有很多bug，而且可以看的資料也不多。

對於大數據的學習者來說，小編還是建議兩者都不要輕視，都應該當做重點來學習，因為兩者目前在企業中的應用都是比價廣泛而重要的。如果有同學需要Hadoop和Spark資料的同學可以私信小編。

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