spark和hadoop的区别
时间：2024-06-16 04:01:17
2 分钟读懂大数据框架 Hadoop 和 Spark 的异同
Hadoop和Spark都是大数据框架，但它们的目的和处理方式有所不同。Hadoop主要作为一个分布式数据基础设施，将大量数据集分派到由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时提供了HDFS分布式数据存储功能和MapReduce数据处理功能。Spark则是一个专门用来处理分布式存储的大数据的工具，它并不进行分布式数据的存储，而是基于内存计算，适合进行迭代计算和机器学习中的多重数据处理。
Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。Spark还提供一站式的数据分析工具，包括流计算的Streaming，图计算的GraghX，数据仓库的SparkSQL和机器学习的MlLib。虽然Spark可以与其他分布式文件系统进行集成，但它通常与Hadoop的HDFS一起使用，因为人们认为它们的结合是最好的。
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