如果你想学习Apache Spark，了解Hadoop是有帮助的，因为Spark通常与Hadoop生态系统一起使用。Spark可以直接运行在Hadoop集群上，并且可以从Hadoop分布式文件系统(HDFS)读取和写入数据。此外，Spark还可以使用Hadoop的资源管理器(如YARN)来管理集群资源。

　　以下是学习Spark时了解Hadoop的几个重要方面：

　　1. **HDFS**：Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的核心组件之一，用于存储大规模数据集。了解HDFS的基本概念、文件和目录操作、副本机制以及如何与Spark集成是很重要的。

　　2. **YARN**：Apache YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理集群资源和作业调度。学习YARN的基本概念、资源分配和调度、作业执行过程以及与Spark的集成方式，可以更好地理解Spark在Hadoop集群上的工作原理。

　　3. **数据格式和处理**：Hadoop生态系统中还有一些常用的数据处理工具和文件格式，如Apache Parquet、Apache Avro、Apache ORC等。了解这些数据格式以及如何在Spark中读取和写入这些数据，可以帮助你更好地处理和分析Hadoop中的数据。

　　4. **集群配置和管理**：学习Hadoop还涉及集群配置、管理和监控。了解如何配置Hadoop集群、调整参数、管理节点和作业等，可以帮助你更好地理解和优化Spark作业在集群中的执行。

　　尽管学习Hadoop对于学习Spark是有帮助的，但要注意Spark并不依赖于Hadoop来运行。Spark可以在各种环境中运行，包括本地模式、云服务和其他分布式计算框架。因此，如果你只对Spark感兴趣，也可以先专注于Spark的学习，然后在需要时再深入了解Hadoop。

　　总结起来，了解Hadoop对于学习和使用Spark是有帮助的，特别是在与Hadoop集群集成和处理Hadoop数据时。然而，具体的学习路径和重点取决于你的需求和兴趣。