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很多人认为Hadoop和大数据基本上是一个意思。这是错误的，”Olofson说。并解释道： Teradata, MySQL和“智能聚合技术”的某些安装启用都用不到Hadoop，但它们也可以被认为是大数据。
Hadoop是一种用于大数据的应用程序，因为它是建立在MapReduce基础上的，所以引起了极大的关注。(MapReduce是一种用于超级计算的普通方法，之后经过了主要由Google资助的一个项目的优化，因此被简化并变得考究了。) Hadoop是几个紧密关联的Apache项目组成的混合体的主要安装启用程序，其中包括MapReduce环境中的HBase数据库。
首先，简单概括一下云计算和大数据之间的关系。在很大程度上它们是相辅相成的，最大的不同在于：云计算是你在做的事情，而大数据是你所拥有的东西。以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段为知识生产提供了工具，而通过对大数据分析、预测会使得决策更加精准，两者相得益彰。从另一个角度讲，云计算是一种IT理念、技术架构和标准，而云计算不可避免地会产生大量的数据。大数据技术与云计算的发展密切相关，大型的云计算应用不可或缺的就是数据中心的建设，所以大数据技术是云计算技术的延伸。
作为云计算PaaS层技术的代表，Hadoop可以以一种可靠、高效、可扩展的方式存储、管理“大数据”。Hadoop及其生态圈为管理、挖掘大数据提供了一整套成熟可靠的解决方案。从功能上说，Hadoop可以称作一个“大数据管理和分析平台”。
首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。
从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。
Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。
当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。
当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。
另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台（Hadoop等）来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。
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