问题：

毕业了，找的工作不是太满意。听师兄说大数据这方向不错，准备学大数据，但不知道应该学Hadoop还是Spark。

Hadoop的话我有些Java基础，估计相对容易一些。
但据说Spark是趋势，可惜如何学Spark又得学新的Scala语言，毕竟不是老手，丢掉java学这个估计周期太长，纠结。

求老司机指导！

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回答：

从我们公司的情况来看，两个都要学。从招聘情况来看，Hadoop是必会，spark是最好会。所以，如果真想往大数据方向转，我的建议还是先学Hadoop，然后再进阶学spark。

三个原因：
1. hadoop 和 spark都发展很快，两者从设计之初目标就是一个互补的生态，并不是说谁要取代谁。所以最终两个都要会。
2. 学习spark最好有些hadoop的知识，至少目前hadoop是大数据的既定事实标准，spark要处理的数据大部分是在hadoop上，如HDFS、hive、hbase；还有spark standalone集群在生产上很少使用，一般都是将Spark应用程序发布在YARN或MESOS上。
3. 有java基础，从hadoop入手会更加顺利一些。