hadoop和Spark是两种不同的大数据生态系统，Hadoop框架比较侧重离线大批量计算，而spark框架则侧重于内存和实时计算。
在这些基础上，衍生出了一些常用的附属组件，比如Hadoop生态下的HBASE、hive、HDFS等，HDFS可用于数据存储，MR可用于分布式计算框架。同样，在spark的基础上也衍生出了很多组件，比如spark streaming、spark SQL、mllib等。其中spark score完全可以代替MR，spark中不仅可以有reduce操作，同时也提供了其他诸如filter sortby等操作，要比MR方便很多，同时，spark SQL可以直接把hive上的文件映射成一张表，来进行表操作。
各自的组件都非常丰富，往往也不容易学。
Hadoop
大数据是一个概念，hadoop是来实现这个概念的工具、技术，它们之间并没有绝对的联系。Hadoop作为一代分布式系统的基础，特别是第二代Hadoop YARN推出以后，这个位置更加牢固。目前在市面上并没有可以与之相匹敌的系统存在。
具体的学习
1.编程基础，比如Java，C，python，linux，有这些基础学起来就会很快上手。
2.详细研究，现在大型网站包括Sina，腾讯网（门户），Weibo（微博），天猫，京东（电商）的架构与实现，先从自己的角度去理解，然后去跟实际情况做比对，提升自己对数据和技术的敏感程度。
3.熟悉并理解，目前阿里，腾讯，百度内部的系统或多或少都是借鉴于Hadoop的。运用Hadoop对于你以后在大型计算机公司任职非常重要。
4.理解分布式系统设计中的原则以及方法，例如负载均衡，故障恢复，并发程序设计，并发数据结构，等等。理解这些设计原理，并走入底层读懂每一行Hadoop的源码更加的重要。
Spark
Spark只是分布式计算平台，而hadoop已经是分布式计算、存储、管理的生态系统。与Spark相对应的是Hadoop MapReduce。
Spark相对于Hadoop的优势，分布式计算仅仅是hadoop的一部分。从内容上来说，还是有些对比：
1、更快
2、更加容易使用
配置起来超级方便。除支持JAVA外，支持scala、python、R。特别是scala，简直是太适合写数据分析的程序了，mapreduce用JAVA实在是太蛋疼了。而且RDD自带的函数
3、巨好用的库能解决90%问题的四大组件，无论是SQL、还是流数据处理、机器学习库、图计算，相当好用。当然，hadoop相关的库也不少，不过spark是原生包含，用起来方便点。 4、运行方便
Spark是可以脱离hadoop运行的，比如数据可以从数据库或者本地文件里面抽取。不过毕竟大数据时代，大家都习惯于将Spark和hadoop通过mesos或者yarn结合起来用；主要用Hadoop的HDFS，当然HBASE或者HIVE这种HDFS之上的组件，Spark也支持。
具体的学习：
1、熟悉如何去写spark的程序；
2、实践到一定程度之后，逐渐的通过spark运行日志对spark的运行机制和原理有了解。
看架构、源码。试试看一些解读源码的图书， Spark的相关知识就已经开始沉淀了。
3、了解spark的各个调度器如何实现，之前总是出现在眼睛里的那个宽依赖窄依赖、和stage的切分，task首选位置的确定等。随着不断深入，尝试看底层的block如何读如何写，之间如何协调通讯等等。
