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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(xùn) 發(fā)布時(shí)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(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，是一種通用的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。Spark包含了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常見(jiàn)的各種計(jì)算框架：Spark Core用于離線計(jì)算，Spark SQL用于交互式查詢，Spark Streaming用于實(shí)時(shí)流式計(jì)算，Spark MLlib用于機(jī)器學(xué)習(xí)……

Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，主要是由HDFS和MapReduce組成。 Hadoop軟件庫(kù)是一個(gè)允許使用簡(jiǎn)單編程模型跨計(jì)算機(jī)集群處理大型數(shù)據(jù)集合的框架，其設(shè)計(jì)的初衷是將單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展成上千個(gè)機(jī)器組成的一個(gè)集群為大數(shù)據(jù)提供計(jì)算服務(wù)，其中每個(gè)機(jī)器都提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)。

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)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(jì)算，而Hadoop主要用于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)(比如HDFS、Hive、HBase等)，以及資源調(diào)度(Yarn)。

二、反應(yīng)速度不同：Spark會(huì)在內(nèi)存中以接近“實(shí)時(shí)”的時(shí)間完成所有的數(shù)據(jù)分析;Hadoop是磁盤(pán)級(jí)計(jì)算，計(jì)算時(shí)需要在磁盤(pán)中讀取數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)進(jìn)行切片計(jì)算用這種方式來(lái)處理大量的離線數(shù)據(jù)。

三、處理數(shù)據(jù)不同：Spark通過(guò)在內(nèi)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(jié)果優(yōu)先存放在內(nèi)存中，內(nèi)存不夠再存放在磁盤(pán)中;Hadoop中間結(jié)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(chǔ)架構(gòu)，它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個(gè)由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)，降低了硬件的成本。Spark是處理分布式存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)的工具，它要借助hdfs的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。


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