建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
hadoop和spark區(qū)別？
Spark和Hadoop的區(qū)別在于它們處理大數(shù)據(jù)的方式不同。
因?yàn)镠adoop最開(kāi)始只提供了HDFS和MapReduce這兩個(gè)組件，而且MapReduce的計(jì)算模型是批處理模型，需要在Map階段和Reduce階段之間讀寫HDFS，導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。
而Spark基于內(nèi)存計(jì)算的思想，使用了新的計(jì)算模型：彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD），這種計(jì)算模型通過(guò)內(nèi)存緩存數(shù)據(jù)，可以直接在內(nèi)存中進(jìn)行各種計(jì)算、處理操作，大大加快了計(jì)算速度。
就功能而言，Spark可以支持更多類型的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，支持實(shí)時(shí)流處理、交互式查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，而Hadoop在大數(shù)據(jù)處理上具有很高的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。
Hadoop和Spark是兩個(gè)分布式計(jì)算框架。Hadoop最初是由Apache開(kāi)發(fā)的，旨在處理大數(shù)據(jù)集。它具有可伸縮性和可靠性，可處理TB級(jí)別的數(shù)據(jù)。Hadoop主要由兩部分組成：HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce。
Spark是由加州大學(xué)伯克利分校AMPLab開(kāi)發(fā)的，旨在更快地處理大數(shù)據(jù)集。Spark在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，因此它比Hadoop更快地處理數(shù)據(jù)。
Spark主要由Spark Core和Spark SQL組成，并且還包括其他可擴(kuò)展的組件，如Streaming和MLib?？偟膩?lái)說(shuō)，Hadoop更適合處理大量數(shù)據(jù)，而Spark更適合在處理時(shí)間上更加敏捷。
Spark和Hadoop都是大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，但它們各有自己的優(yōu)勢(shì)。
Spark和Hadoop的區(qū)別
1.原理比較：Hadoop和Spark都是并行計(jì)算，兩者都是用MR模型進(jìn)行計(jì)算。Hadoop一個(gè)作業(yè)稱為一個(gè)Job，Spark用戶提交的任務(wù)稱為application。
2.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理：
Hadoop實(shí)質(zhì)上更多是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(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)，同時(shí)還會(huì)索引和跟蹤這些數(shù)據(jù)，大幅度提升大數(shù)據(jù)處理和分析效率。
Spark 是一個(gè)專門用來(lái)對(duì)那些分布式存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具，沒(méi)有提供文件管理系統(tǒng)，自身不會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。它必須和其他的分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行集成才能運(yùn)作?？梢赃x擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他平臺(tái)。
3.處理速度：
Hadoop是磁盤級(jí)計(jì)算，計(jì)算時(shí)需要在磁盤中讀取數(shù)據(jù)；
Spark，它會(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。Spark的批處理速度比MapReduce快近10倍，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)分析速度則快近100倍。
4.恢復(fù)性：
您好，Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源軟件，但是它們有以下區(qū)別：
1. 數(shù)據(jù)處理方式：Hadoop使用MapReduce作為其數(shù)據(jù)處理引擎，而Spark使用內(nèi)存計(jì)算引擎。
2. 處理速度：由于Spark使用內(nèi)存計(jì)算引擎，因此處理速度比Hadoop更快。
3. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Hadoop使用HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而Spark可以使用多種存儲(chǔ)系統(tǒng)，例如HDFS、Cassandra、HBase等。
4. 編程語(yǔ)言：Hadoop主要使用Java編程語(yǔ)言，而Spark可以使用Scala、Java、Python等編程語(yǔ)言。
5. 計(jì)算復(fù)雜性：Spark支持更復(fù)雜的計(jì)算，例如圖形計(jì)算和流式處理。
到此，以上就是小編對(duì)于hadoop的主要缺陷是什么?spark的主要優(yōu)勢(shì)是什么的問(wèn)題就介紹到這了，希望這1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
當(dāng)前文章：hadoop和spark區(qū)別？（常見(jiàn)的Hadoop和Spark項(xiàng)目有哪些）
鏈接地址：http://www.dlmjj.cn/article/cddsghi.html
