Spark和Hadoop（Hadoop和Spark）之间的关系是什么？

Apache Spark和Apache Hadoop都是用于大规模数据处理的开源框架。 它们之间有着密切的关系，但是存在一些重要的区别。 这是他们的主要关系和差异：

关系集成和互补性：Spark在Hadoop群集上运行，使用Hadoop HDF进行数据存储，Hadoop的线程可用于资源调度和管理。 这种集成使Spark可以利用Hadoop的稳定存储和计算资源，同时提供比MapReduce更快的数据处理速度。 常见的生态系统：两者都是Apache大数据生态系统的一部分，共享工具和库，例如Hive，HBase等，以及在Spark和Hadoop之间无缝地工作。 差异化计算模型：Hadoop主要依靠MapReduce进行批处理处理，而SPARK支持各种数据处理模式，包括批处理处理，实时流处理，交互式查询，机器学习等，提供了灵活的内存计算框架。 数据处理速度：火花通常比Hadoop MapReduce快。 这是为了支持内存计算。 Spark的内存计算能力可以在处理大数据时更好地性能。 编程界面和语言支持：Spark提供了更高级和多样的API，支持更多的编程语言（Scala，Java，Python，R等），并使开发更加方便。 Hadoop主要支持Java。 实时处理功能：Spark具有用于处理实时数据的专用库（例如Spark流），但Hadoop主要用于批处理处理，但其他工具可用于实现流媒体。

总体而言，Spark和Hadoop的结合为每个优势提供了完整的游戏，从而可以更有效，灵活和可靠的大数据处理。

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