大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习hadoop还是python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习hadoop还是Python的解答，让我们一起看看吧。
hadoop和spark的异同？
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop***用MapReduce计算模型，而Spark***用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要***用java编程语言，而Spark则***用Scala、Java或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. ***利用：Hadoop的***利用率较低，而Spark可以充分利用***，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧。
给你个机会，你会选择j***a还是选择python？为什么？
J***a的更新迭代无疑是很快的，看到有程序员朋友急于突破瓶颈而不得，唉，小编也为你们着急啊，真的。这种情况老师见得多了，有必要给你们一点人生的经验。于是老师总结了29条作为J***a程序员的人生经验希望能给大家带来一点思考。
1、重构是程序员的主力技能。
3、先用profiler调查，才有脸谈优化。
4、注释贵精不贵多。杜绝大姨妈般的“例注”。漫山遍野的碎碎念注释，实际就是背景噪音。
5、普通程序员+google=超级程序员。
7、不要先写框架再写实现。建议反过来，从原型中提炼框架。
关于选j***a还是python，这其实不是个什么难题，开发语言其实只是一项工具，具体要使用什么工具就的看你要做的内容适合什么工具去开发而已。仔细了解一下，这两种开发语言其实在现实应用和编译原理都有不同，各自有自己擅长的领域。
j***a是一种静态语言，也是一种强类型语言，通俗点讲就是在声明变量时就得定义好变量的类型，而不允许后面再修改。
静态语言也有静态语言的好处，在代码可读性上真的很友好，经过这么多年的社区积累，j***a语言可以说是比较完善的一门语言了，网上学习资料和各种问题的解决方案，开源的工具包都很丰富，通过搜索引擎都可以满足自己开发的需求。
j***a语言是一种跨平台的语言，也就是说，使用j***a编写的程序可以在window，linux ，mac等不同操作系统上执行，这个归功于j***a有个强大的解析器JVM。
目前来看，j***a的使用场景，基本是应用于企业级应用，大数据应用开发，Web开发，市场[_a***_]需求也还是很旺盛，大数据时代的崛起也让j***a语言再添加了一把火，原因可以了解一下大数据的hadoop体系。
python是一门解释性的脚本语言，通俗点讲就是写完代码之后，直接就可以用命令执行这个代码文件。
相对于j***a语言，python的优势就是比较简单，学习成本也比较低，语法也比较简洁明了。
主要的应用领域有现在很火的人工智能，机器学习，数据分析，爬虫等，所以现在的需岗位需求的数量也在不断的增长，但相对于成熟的j***a来说，需求量还是比较少的。
总的来说，初学者入门，我还是建议选择体系成熟的j***a语言，毕竟很多公司和大厂都是主流j***a开发的，而python语言可以选择作为自己的一门副语言，用于做一些数据分析或者爬虫脚本。
到此，以上就是小编对于学习hadoop还是Python的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习hadoop还是Python的2点解答对大家有用。
