hadoop spark？hadoop与spark的区别与联系

大家好，今天小编来为大家解答hadoop spark这个问题，hadoop与spark的区别与联系很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

hadoop与spark的区别是什么

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请看下面这张图：

狭义的Hadoop也就是最初的版本：只有HDFSMapReduce

后续出现很多存储，计算，管理框架。

如果说比较的话就HadoopMapReduce和Spark比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。

Spark有很多行组件，功能更强大，速度更快。

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在处理大规模数据时，hadoop比spark有什么优势

不能用优势来讲吧，spark只是hadoop生态里面的一部分，hadoop主要是用来分布式存储数据和计算数据的，spark是一个基于内存的弹性的分布式计算框架，因为基于内存，所以在数据计算上面有着明显优势。

Hadoop与Spark两个大数据技术生态系统各自的特点有哪些

ApacheSpark是一个通用和闪电般的集群计算系统。它提供了高级API。例如，Java，Scala，Python和R.ApacheSpark是用于运行Spark应用程序的工具。Spark比BigdataHadoop快100倍，比从磁盘访问数据快10倍。

Hadoop是一个用Java编写的开源，可扩展和容错框架。它有效地处理大量商品硬件上的大量数据。Hadoop不仅是一个存储系统，而且是一个大数据存储和处理的平台。

Spark是闪电般的群集计算工具。ApacheSpark的应用程序运行速度比Hadoop快100倍，磁盘速度快10倍。由于减少了磁盘读/写周期的次数，并且可以存储内存中的中间数据。HadoopMapReduce从磁盘读取和写入，因此会降低处理速度。Spark很容易编程，因为它拥有大量具有RDD（弹性分布式数据集的高级操作符）。HadoopMapReduce的开发人员需要手动编写每一项操作，这使得工作非常困难。

Spark能够在同一个群集中执行批处理，交互式和机器学习和流式处理。因此使其成为一个完整的数据分析引擎。因此，不需要为每个需求管理不同的组件。在集群上安装Spark足以满足所有要求。MapReduce只提供批处理引擎，因此，会依赖于不同的引擎。例如Storm，Giraph，Impala等用于其他要求，所以，管理很多组件非常困难。

ApacheSpark可以以每秒数百万事件的速率处理实时数据，即来自实时事件流的数据，例如，例如Twitter数据或Facebook分享/发布。Spark的优势在于能够有效地处理直播视频流。Hadoop则不行，因为它旨在对大量数据执行批处理。

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Spark能代替Hadoop吗

根据现有的发展，目前spark还不能完全代替Hadoop。

我们知道Hadoop包含三个组件yarn，hdfs，MapReduce，分别对应解决三个方面的问题，资源调度(yarn)，分布式存储(hdfs)，分布式计算(mapreudce)。而spark只解决了分布式计算方面的问题，跟MapReduce需要频繁写磁盘不同，spark重复利用内存，大大提高了计算效率，在分布式计算方面spark大有取代MapReduce之势，而在资源调度，和分布式存储方面spark还无法撼动。

spark平台与hadoop比较哪个前景更好

相比hadoop，spark更擅长内存计算，在对计算速度要求越来越高的今天，个人认为spark更有前景。

hadoop和spark的异同

Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。

1.数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。

2.处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。

3.处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。

4.编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。

5.生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。

6.资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。

综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。

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