学习 Hadoop 还是 Spark 取决于你的具体需求和目标。以下是一些考虑因素：

　　学习 Hadoop 适合的情况：

　　大规模数据处理：Hadoop 是用于处理大规模数据集的分布式计算框架，特别适用于批处理任务和离线数据处理。如果你需要处理海量数据、进行数据清洗、转换、分析等批处理任务，学习 Hadoop 是非常有价值的。

　　数据存储和管理：Hadoop 的分布式文件系统 HDFS 提供了高可靠性和可扩展性的数据存储能力。如果你关注数据的持久性和可靠性，并需要学习如何构建和管理分布式存储系统，学习 Hadoop 和 HDFS 是必要的。

　　易于上手：相对而言，Hadoop 入门相对较容易，尤其对于初学者来说。它提供了一些简单易用的接口和工具，如 MapReduce 编程模型，适合初学者从基础开始学习分布式计算。

　　学习 Spark 适合的情况：

　　实时数据处理：Spark 是一个快速而通用的分布式计算引擎，适用于实时数据处理、流式计算和迭代算法等场景。如果你需要进行实时数据处理、流式数据分析或机器学习任务，学习 Spark 是非常有价值的。

　　复杂计算任务：Spark 提供了更灵活的编程模型和丰富的库，如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 等，可以支持更复杂和多样化的计算任务。如果你需要进行复杂的数据处理、分析和机器学习任务，学习 Spark 可以提供更多的工具和技术。

　　性能优化：Spark 在内存计算和任务调度优化方面具有显著的优势。它可以通过缓存数据、并行计算和智能调度来提高计算性能。如果你关注计算性能和优化技术，学习 Spark 可以帮助你更好地利用计算资源。

　　需要注意的是，Hadoop 和 Spark 并不是互斥的，它们可以相互结合使用。Spark 可以运行在 Hadoop 集群上，并直接使用 HDFS 进行数据存储。因此，如果你的需求涵盖了大规模数据处理和实时计算等方面，学习并掌握 Hadoop 和 Spark 的知识将是更全面和综合的选择。

　　最终的决定应该基于你的实际需求和兴趣。你可以根据自己的项目和目标来选择学习 Hadoop、Spark，或者两者都学