学习过大数据的同学或者是了解过以及正在进行大数据培训学习的同学，都了解大数据培训学习比较重要是一项就是要学习掌握流行的框架，大数据需要学习什么框架才好找工作?今天小编就来为大家简单是介绍一下，大数据培训学习必备的三个主流框架：Hadoop，Spark，Storm。
1.学习大数据的就业问题
大数据就业情况还是很有前景的，学习进入这个行业大概也都被其发展和就业方面情况所吸引。大数据的就业缺口目前来看还是比较大的，而且待遇也是相当可观的。对于大数据的未来发展也是可期的，人工智能、云计算、物联网和大数据都是密不可分，随着互联网的不断发展，今后会有更多的行业融入大数据技术，对于大数据的依赖性更强，所以学习大数据以后的工作前景还是不错的。
2.大数据主流框架
(1)Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop的优点有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本;Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖，Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
(2)Spark是一个通用的快速的大数据处理引擎。Spark的主要优点有易用性，Spark 提供了80多个高级运算符;更快的速度，内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍;支持多种资源管理器，Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自带的独立集群管理器;通用性，Spark 提供了大量的库，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。 开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
(3)Storm用流数据来处理，非常容易的就可以突破瓶颈，正好弥补了Hadoop的弱项。Storm的优点就是以下的几点，水平扩展，计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用ØMQ作为其底层消息队列。Storm会管理工作进程和节点的故障。可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。支持多种语言。Storm支持使用各种语言来定义任务。
以上就是对于大数据框架的介绍，在学习大数据的过程中，框架的掌握十分重要，我们只有真正的掌握和运用好框架，才能符合企业的用人要求找到自己满意的工作。
