hadoop、大数据、spark之间的关系该如何理解？
对于基础入门的小伙伴很多概念之间的关系可能很难快速理解清楚，那么如果能用简单通俗的语言说清楚这三者之间的关系？
Hadoop和Spark都是处理大数据的框架。
就象你说关系型数据库，这只是一个概念，但是代表了一系列的含意，比如数据是结构化的，基于关系模型存储的。
而MySQL、Oracle、SqlServer这些就是具体的数据库软件，有一个通用的共性，都是基于SQL标准，但是各自又有各自的特点和应用场景。
大数据也是一个概念，并且可以上升到一个领域，指的是大量数据处理的场景，并且这些数据很有可能格式是各种各样的。
那用哪些软件来处理这一场景下的问题，有很多很多，主流使用的就是Hadoop，Spark以及相关的组件。
如果你想再了解具体的关系可以再追问，一般Hadoop会做为数据管理和调度的底层，Spark可以从中直接读取数据进行计算，相互之间也存在关系。
有帮助点个采纳，谢谢~