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Spark 和 Hadoop 有什么区别

Spark 和 Hadoop 的区别是:1、数据处理模型不同;2、处理方式不同;3、内存管理不同;4、执行方式不同;5、生态系统不同;6、可靠性不同。Spark基于内存的数据处理模型,而Hadoop基于磁盘的数据处理模型。Hadoop使用MapReduce编程模型,Spark除了支持MapReduce编程模型,还支持RDD(弹性分布式数据集)编程模型。

一、Spark 和 Hadoop 的区别

Spark和Hadoop都是大数据处理框架,它们有以下区别:

1、数据处理模型不同

Spark基于内存的数据处理模型,而Hadoop基于磁盘的数据处理模型。因此,在处理速度方面,Spark相对于Hadoop更快。

2、处理方式不同

Hadoop使用MapReduce编程模型,Spark除了支持MapReduce编程模型,还支持RDD(弹性分布式数据集)编程模型。

3、内存管理不同

Spark使用内存管理技术来减少数据读写磁盘的次数,而Hadoop则依赖于HDFS存储系统。

4、执行方式不同

Spark是基于内存计算的,不需要在每个作业结束后将结果写回磁盘,而Hadoop需要将结果写回HDFS。

5、生态系统不同

Spark拥有更加丰富的生态系统,支持多种数据源和处理方式,可以更加灵活地满足不同需求,而Hadoop生态系统相对较为单一。

6、可靠性不同

由于Hadoop使用的是HDFS文件系统,具有高度的容错性和可靠性。而Spark则需要借助其他技术来实现数据的容错和可靠性。

延伸阅读:

二、什么是Hadoop

Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案。Hadoop的两个核心解决了数据存储问题(HDFS分布式文件系统)和分布式计算问题(MapRe-duce)。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构, 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题,是大数据技术中的基石。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

以上就是关于Spark 和 Hadoop 的区别的内容了,希望对大家有帮助。

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