hadoopspark区别（hadoop spark区别）

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本文目录一览：

1、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

2、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

3、Spark 是速度快、机器学习优势、内存计算优势。劣势是新手容易搞死服务器。Hadoop 发新闻称将比 Spark 快 10 倍以上。

4、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

5、spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

hadoopspark区别（hadoop spark区别）

hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。

用hadoop - hive -spark -报表工具(brio)的架构打通数据通路之后，做数据分析会变得非常简单（just like 图形化开发-拖拉拽）。在构建spark离线数据分析平台之前，先简单说明传统的离线数据分析平台。

大数据本身是一个非常宽泛的概念，而Hadoop生态系统(或一般的生态系统)基本上是单一规模的数据处理。你可以把它和厨房比较，所以我需要各种工具。锅碗瓢盆，各有其用，重叠。你可以在碗里直接用汤锅。

大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。

spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

用的比较广的是hive Storm 用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 spark基于内存的，吞吐量比storm大一点。

spark和hadoop的区别据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。

计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

Hadoop：Spark和Hadoop是两种不同的分布式计算系统，解决的问题领域不同。Hadoop主要用于分布式存储和计算，而Spark则主要用于大规模数据集的快速计算和实时分析。

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