学spark需要学hadoop吗
hadoop和spark一定有关系，但是学习spark并不是需要先学hadoop才能学spark的。下面给大家介绍一下hadoop和spark关系。
学习Spark不一定需要先学习Hadoop，但了解Hadoop和其生态系统可以对学习Spark有所帮助。
Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。它提供了丰富的API和工具，支持在内存中进行数据处理，以及分布式数据处理的能力。
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。Hadoop可以用于存储和管理大规模的数据，并通过MapReduce进行分布式数据处理。
虽然Spark可以独立于Hadoop使用，但Spark也可以与Hadoop集成，利用Hadoop的分布式存储和资源管理能力。在使用Spark时，可以将数据存储在Hadoop的HDFS中，并利用Hadoop的YARN资源管理器来管理Spark的计算资源。
如果你已经具备一定的编程和数据处理经验，可以直接学习Spark并开始使用它进行数据处理和分析。然而，如果你对分布式计算和Hadoop生态系统不熟悉，了解Hadoop的基本原理和使用方式可能会对理解Spark的分布式计算概念和背景有所帮助。
总的来说，学习Spark并不一定需要先学习Hadoop，但了解Hadoop的基本概念和使用方式可以为学习Spark提供更好的背景和上下文。如果要学spark，其实逃不开HDFS，也逃不开yarn，所以，虽然理论上可以不用学hadoop就直接学spark，但还是建议学一下hadoop，毕竟这玩意儿又不是个多难的事，也就两三天时间就足够让你上手，并铺垫好学spark的基础了。
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