hadoop與spark的區(qū)別是什么？謝謝你的邀請！請看下面的圖片：狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce未來會出現(xiàn)很多存儲、計算和管理框架。如果我們比較它們，我們可以

hadoop與spark的區(qū)別是什么？

謝謝你的邀請

！請看下面的圖片：

狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce

未來會出現(xiàn)很多存儲、計算和管理框架。

如果我們比較它們，我們可以比較Hadoop map reduce和spark，因?yàn)樗鼈兪怯糜诖髷?shù)據(jù)分析的計算框架。

Spark有許多線路組件，它們更強(qiáng)大、更快。

在hadoop和spark之間如何取舍？

一般來說，會用到主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop和spark。學(xué)習(xí)時，兩個系統(tǒng)都會學(xué)習(xí)，先學(xué)習(xí)Hadoop，再學(xué)習(xí)spark。

Apache開源組織的分布式基礎(chǔ)設(shè)施提供了分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式計算（MapReduce）和統(tǒng)一資源管理框架（yarn）的軟件體系結(jié)構(gòu)。用戶可以在不了解分布式系統(tǒng)的基本細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。

為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理設(shè)計的快速通用計算引擎。用于構(gòu)建大型、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。它可以用來完成各種操作，包括SQL查詢、文本處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

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Storm與Spark，Hadoop相比是否有優(yōu)勢？

Spark是一個類似于Hadoop MapReduce的通用并行計算框架，由UC Berkeley amp lab開源，Spark中基于map reduce算法的分布式計算具有Hadoop MapReduce的優(yōu)點(diǎn)。但與MapReduce不同，job的中間輸出可以保存在內(nèi)存中，因此不需要讀寫HDFS。因此，spark可以更好地應(yīng)用于需要迭代的map-reduce算法，如數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。優(yōu)點(diǎn)應(yīng)該是分布式體系結(jié)構(gòu)相對類似，因此您可以快速入門。

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