hadoop與spark的區(qū)別是什么？謝謝你的邀請！請看下面的圖片：狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce未來會出現(xiàn)很多存儲、計算和管理框架。如果我們比較它們，我們可以

hadoop與spark的區(qū)別是什么？

謝謝你的邀請

！請看下面的圖片：

狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce

未來會出現(xiàn)很多存儲、計算和管理框架。

如果我們比較它們，我們可以比較Hadoop map reduce和spark，因為它們是用于大數(shù)據(jù)分析的計算框架。

Spark有許多線路組件，它們更強大、更快。

在hadoop和spark之間如何取舍？

一般來說，會用到主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術Hadoop和spark。學習時，兩個系統(tǒng)都會學習，先學習Hadoop，再學習spark。

Apache開源組織的分布式基礎設施提供了分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式計算（MapReduce）和統(tǒng)一資源管理框架（yarn）的軟件體系結構。用戶可以在不了解分布式系統(tǒng)的基本細節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。

為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理設計的快速通用計算引擎。用于構建大型、低延遲的數(shù)據(jù)分析應用程序。它可以用來完成各種操作，包括SQL查詢、文本處理、機器學習等。

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Storm與Spark，Hadoop相比是否有優(yōu)勢？

Spark是一個類似于Hadoop MapReduce的通用并行計算框架，由UC Berkeley amp lab開源，Spark中基于map reduce算法的分布式計算具有Hadoop MapReduce的優(yōu)點。但與MapReduce不同，job的中間輸出可以保存在內存中，因此不需要讀寫HDFS。因此，spark可以更好地應用于需要迭代的map-reduce算法，如數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。優(yōu)點應該是分布式體系結構相對類似，因此您可以快速入門。

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