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spark和hadoop的區(qū)別 spark和hadoop的區(qū)別是什么？

發(fā)布： 大數(shù)據(jù)培訓 發(fā)布時間：2022-01-10 17:05:10

推薦答案
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Spark，是一種專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，是一種通用的大數(shù)據(jù)計算框架。Spark包含了大數(shù)據(jù)領域常見的各種計算框架：Spark Core用于離線計算，Spark SQL用于交互式查詢，Spark Streaming用于實時流式計算，Spark MLlib用于機器學習……

Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎架構，主要是由HDFS和MapReduce組成。 Hadoop軟件庫是一個允許使用簡單編程模型跨計算機集群處理大型數(shù)據(jù)集合的框架，其設計的初衷是將單個服務器擴展成上千個機器組成的一個集群為大數(shù)據(jù)提供計算服務，其中每個機器都提供本地計算和存儲服務。

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處。

一、原理不同：Spark主要用于大數(shù)據(jù)的計算，而Hadoop主要用于大數(shù)據(jù)的存儲(比如HDFS、Hive、HBase等)，以及資源調度(Yarn)。

二、反應速度不同：Spark會在內存中以接近“實時”的時間完成所有的數(shù)據(jù)分析;Hadoop是磁盤級計算，計算時需要在磁盤中讀取數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)進行切片計算用這種方式來處理大量的離線數(shù)據(jù)。

三、處理數(shù)據(jù)不同：Spark通過在內存中緩存處理的數(shù)據(jù)，提高了處理流式數(shù)據(jù)和迭代式數(shù)據(jù)的性能;Hadoop適合處理靜態(tài)數(shù)據(jù)。

四、存放位置不同：Spark中間結果優(yōu)先存放在內存中，內存不夠再存放在磁盤中;Hadoop中間結果存放在HDFS中。

其它答案
椰子水 2020-06-22 18:56:36

Hadoop是分布式數(shù)據(jù)存儲架構，它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)點進行存儲，降低了硬件的成本。Spark是處理分布式存儲的大數(shù)據(jù)的工具，它要借助hdfs的數(shù)據(jù)存儲。


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