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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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