學(xué)習(xí) Hadoop 還是 Spark 取決于你的具體需求和目標。以下是一些考慮因素：

　　學(xué)習(xí) Hadoop 適合的情況：

　　大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：Hadoop 是用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算框架，特別適用于批處理任務(wù)和離線數(shù)據(jù)處理。如果你需要處理海量數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分析等批處理任務(wù)，學(xué)習(xí) Hadoop 是非常有價值的。

　　數(shù)據(jù)存儲和管理：Hadoop 的分布式文件系統(tǒng) HDFS 提供了高可靠性和可擴展性的數(shù)據(jù)存儲能力。如果你關(guān)注數(shù)據(jù)的持久性和可靠性，并需要學(xué)習(xí)如何構(gòu)建和管理分布式存儲系統(tǒng)，學(xué)習(xí) Hadoop 和 HDFS 是必要的。

　　易于上手：相對而言，Hadoop 入門相對較容易，尤其對于初學(xué)者來說。它提供了一些簡單易用的接口和工具，如 MapReduce 編程模型，適合初學(xué)者從基礎(chǔ)開始學(xué)習(xí)分布式計算。

　　學(xué)習(xí) Spark 適合的情況：

　　實時數(shù)據(jù)處理：Spark 是一個快速而通用的分布式計算引擎，適用于實時數(shù)據(jù)處理、流式計算和迭代算法等場景。如果你需要進行實時數(shù)據(jù)處理、流式數(shù)據(jù)分析或機器學(xué)習(xí)任務(wù)，學(xué)習(xí) Spark 是非常有價值的。

　　復(fù)雜計算任務(wù)：Spark 提供了更靈活的編程模型和豐富的庫，如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 等，可以支持更復(fù)雜和多樣化的計算任務(wù)。如果你需要進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理、分析和機器學(xué)習(xí)任務(wù)，學(xué)習(xí) Spark 可以提供更多的工具和技術(shù)。

　　性能優(yōu)化：Spark 在內(nèi)存計算和任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方面具有顯著的優(yōu)勢。它可以通過緩存數(shù)據(jù)、并行計算和智能調(diào)度來提高計算性能。如果你關(guān)注計算性能和優(yōu)化技術(shù)，學(xué)習(xí) Spark 可以幫助你更好地利用計算資源。

　　需要注意的是，Hadoop 和 Spark 并不是互斥的，它們可以相互結(jié)合使用。Spark 可以運行在 Hadoop 集群上，并直接使用 HDFS 進行數(shù)據(jù)存儲。因此，如果你的需求涵蓋了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實時計算等方面，學(xué)習(xí)并掌握 Hadoop 和 Spark 的知識將是更全面和綜合的選擇。

　　最終的決定應(yīng)該基于你的實際需求和興趣。你可以根據(jù)自己的項目和目標來選擇學(xué)習(xí) Hadoop、Spark，或者兩者都學(xué)