Hadoop和Spark都是大數據處理領域非常流行的工具，它們都有自己獨特的優勢和適用場景。

　　Hadoop是一個分布式文件系統和批處理框架，主要用于存儲和處理大規模結構化數據。Hadoop最初是為了處理大規模數據而設計的，其主要優勢在于處理大量數據時的可靠性和穩定性。Hadoop的核心技術包括HDFS(Hadoop分布式文件系統)和MapReduce計算框架。

　　Spark是一個快速、通用、內存分布式計算系統，適用于大規模數據處理。相比于Hadoop的MapReduce，Spark的主要優勢在于速度和靈活性。Spark使用內存計算，可以在內存中緩存數據，從而加速數據處理。Spark還支持多種數據處理模式，如批處理、交互式查詢和實時流處理。

　　因此，選擇學習Hadoop還是Spark，需要根據你的實際需求和場景來決定。如果你的主要目的是處理大規模的結構化數據，那么學習Hadoop可能更為適合;如果你的主要目的是進行數據分析和機器學習等計算密集型任務，那么學習Spark可能更為適合。當然，如果你有足夠的時間和精力，學習兩者都會更好，因為它們都是大數據領域的重要工具。