如果你想學習Apache Spark，了解Hadoop是有幫助的，因為Spark通常與Hadoop生態系統一起使用。Spark可以直接運行在Hadoop集群上，并且可以從Hadoop分布式文件系統(HDFS)讀取和寫入數據。此外，Spark還可以使用Hadoop的資源管理器(如YARN)來管理集群資源。

　　以下是學習Spark時了解Hadoop的幾個重要方面：

　　1. **HDFS**：Hadoop分布式文件系統(HDFS)是Hadoop的核心組件之一，用于存儲大規模數據集。了解HDFS的基本概念、文件和目錄操作、副本機制以及如何與Spark集成是很重要的。

　　2. **YARN**：Apache YARN是Hadoop的資源管理器，用于管理集群資源和作業調度。學習YARN的基本概念、資源分配和調度、作業執行過程以及與Spark的集成方式，可以更好地理解Spark在Hadoop集群上的工作原理。

　　3. **數據格式和處理**：Hadoop生態系統中還有一些常用的數據處理工具和文件格式，如Apache Parquet、Apache Avro、Apache ORC等。了解這些數據格式以及如何在Spark中讀取和寫入這些數據，可以幫助你更好地處理和分析Hadoop中的數據。

　　4. **集群配置和管理**：學習Hadoop還涉及集群配置、管理和監控。了解如何配置Hadoop集群、調整參數、管理節點和作業等，可以幫助你更好地理解和優化Spark作業在集群中的執行。

　　盡管學習Hadoop對于學習Spark是有幫助的，但要注意Spark并不依賴于Hadoop來運行。Spark可以在各種環境中運行，包括本地模式、云服務和其他分布式計算框架。因此，如果你只對Spark感興趣，也可以先專注于Spark的學習，然后在需要時再深入了解Hadoop。

　　總結起來，了解Hadoop對于學習和使用Spark是有幫助的，特別是在與Hadoop集群集成和處理Hadoop數據時。然而，具體的學習路徑和重點取決于你的需求和興趣。