今天小编给大家先分享一下大数据学习路线中需要掌握的两大核心技术，知己知彼才能百战不殆，学习大数据技术也是一样的道理，要先有一个清晰的了解，才能确保自己全身心的投入学习。

　　Hadoop是什么?

　　Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后晋升为顶级Apache开源项目。它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化; YARN，协调应用程序运行时的调度程序; MapReduce，这是实际并行处理数据的算法。Hadoop使用Java编程语言构建，其上的应用程序也可以使用其他语言编写。用一个Thrift客户端，用户可以编写MapReduce或者Python代码。

　　除了这些基本组件外，Hadoop还包括Sqoop，它将关系数据移入HDFS; Hive，一种类似SQL的接口，允许用户在HDFS上运行查询; Mahout，机器学习。除了将HDFS用于文件存储之外，Hadoop现在还可以配置使用S3 buckets或Azure blob作为输入。

　　它可以在Apache发行版开源，也可以用Cloudera(规模和范围最大的Hadoop供应商)，MapR或HortonWorks等厂商提供。

　　Spark是什么?

　　Spark是一个较新的项目，在2012年诞生在加州大学伯克利分校的AMPLab。它也是一个顶级Apache项目，专注于在集群中并行处理数据，一大区别在于它在内存中运行。

　　类似于Hadoop读取和写入文件到HDFS的概念，Spark使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中的数据。Spark以独立模式运行，Hadoop集群可用作数据源，也可与Mesos一起运行。在后一种情况下，Mesos主站将取代Spark主站或YARN以进行调度。

　　Spark是围绕Spark Core构建的，Spark Core是驱动调度，优化和RDD抽象的引擎，并将Spark连接到正确的文件系统(HDFS，S3，RDBM或Elasticsearch)。Spark Core上还运行了几个库，包括Spark SQL，允许用户在分布式数据集上运行类似SQL的命令，用于机器学习的MLLib，用于解决图形问题的GraphX以及允许输入连续流式日志数据的Streaming。

　　Spark有几个API。原始界面是用Scala编写的，并且由于大量数据科学家的使用，还添加了Python和R接口。Java是编写Spark作业的另一种选择。

　　Databricks是由Spark创始人Matei Zaharia创立的公司，现在负责 Spark开发并为客户提供Spark分销。

　　大数据专业是一个很值得发展的专业，发展的前景很好。对于刚毕业的大学生来说，有机会可以选择学习大数据技术，也可以通过参加大数据培训来进入大数据行业发展，通过培训，可以获得更多的项目经验。如果还有其他大数据专业的问题想要了解，可以去千锋杭州大数据培训班免费试听两周。更有免费的千锋视频教程帮助学员快速学习。