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spark和hadoop的區別 spark和hadoop的區別是什么？

發布： 大數據培訓 發布時間：2022-01-10 17:05:10

推薦答案
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Spark，是一種專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，是一種通用的大數據計算框架。Spark包含了大數據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基金會所開發的分布式系統基礎架構，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據集合的框架，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據提供計算服務，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主要用于大數據的計算，而Hadoop主要用于大數據的存儲(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據分析;Hadoop是磁盤級計算，計算時需要在磁盤中讀取數據，把數據進行切片計算用這種方式來處理大量的離線數據。

三、處理數據不同：Spark通過在內存中緩存處理的數據，提高了處理流式數據和迭代式數據的性能;Hadoop適合處理靜態數據。

四、存放位置不同：Spark中間結果優先存放在內存中，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是分布式數據存儲架構，它將巨大的數據集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節點進行存儲，降低了硬件的成本。Spark是處理分布式存儲的大數據的工具，它要借助hdfs的數據存儲。


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