Hadoop和Spark之间的关系是什么（Hadoop和Spark之间有什么区别）

Hadoop和Spark都是大数据处理领域的重要技术，并且与相关的技术不同。 这是他们的主要关系和差异：

Hadoop和Spark关系集成关系：Spark在Hadoop群集上运行，可以使用Hadoop的资源管理器（例如YARN）分配，以使其与HDFS和Hadoop生态系统蜂箱等工具集成。 数据处理模型：Hadoop的MapReduce是批处理处理的经典模型，而Spark提供了更丰富的数据处理模型，例如批处理处理，流处理，机器学习，图形计算等，通常比Hadoop MapReduce更快。 如何存储Hadoop和Spark：Hadoop使用HDFS存储数据，而SPARK则使用其自己的存储系统（例如RDD）。 计算模型：Hadoop使用MapReduce计算模型，而SPARK使用基于内存的计算模型。 处理大型数据集时，这将使火花更快。 编程接口：Hadoop MapReduce要求您编写更多相对复杂的样板代码。 Spark提供各种编程语言和API。 这很容易开始。 性能：在处理大型数据集时，Spark比Hadoop优于Hadoop，尤其是在需要交互式查询和快速响应的实时数据处理方案中。 适用的方案：适用于大规模的离线批处理处理任务，例如数据挖掘和数据分析，以及需要对成本敏感，稳定，成熟技术的环境。 使用SPARK的方案：适用于迭代算法，实时数据处理，复杂的数据流处理，多个数据源处理，交互式查询等，尤其是在需要处理数据并提供快速反馈的情况下。

总体而言，Hadoop和Spark是互补的。 Spark基于Hadoop提供了更强大，有效的数据处理功能，并且也可以与Hadoop的存储和资源管理系统无缝集成，从而使用户更好地使用大数据处理和分析。

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