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Hadoop与Spark有哪些区别?

木马童年 2020-10-14 23:17 20 0

Hadoop与Spark有哪些区别?在大数据技术领域,被频繁提到的两个技术名词,Hadoop和Spark,基本上只要涉及到大数据技术,这两者是肯定都在的。作为目前大数据处理当中常常用到的技术,作为大数据学习者,这两者是必须 ...

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Hadoop与Spark有哪些区别?在大数据技术领域,被频繁提到的两个技术名词,Hadoop和Spark,基本上只要涉及到大数据技术,这两者是肯定都在的。作为目前大数据处理当中常常用到的技术,作为大数据学习者,这两者是必须要掌握的。下面就来分享一下Hadoop与Spark有哪些区别?

在Hadoop和Spark上,总有人会问这两者谁更好的问题,而事实上,在设计之初,Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行,而不是非要分出个谁优谁劣。Hadoop与Spark之间,各自有各自的优势和不足,共同运用起来才能更好地完成大数据的处理。

举个很简单的例子,Hadoop基于自身的分布式文件系统HDFS,能够很好地完成数据存储业务,而Spark因为没有文件管理功能,所以其数据处理之后,还需要HDFS的支持,Hadoop和Spark不是非此即彼的关系,两者兼容,将给大数据处理提供更强大的解决方案,适用更多的大数据场景。

Hadoop,其实可以被理解为是一种软件库和框架,可以实现更简单的编程,跨计算机集群对庞大数据集(大数据)进行分布式处理,从单一计算机系统,到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统,它都能轻松支持。Hadoop由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成,共同完成数据处理任务。

Spark,常常被称作是一种用于数据大规模处理的快速通用引擎,Spark的内存处理技术使得大量数据的实时处理任务能够更快的计算完成,还能实现数据批处理,相比于Hadoop自身的MapReduce,Spark在实时数据处理上做出了补充和完善。

在数据处理过程中,Spark可以使用内存,也可以使用磁盘,而MapReduce完全基于磁盘,MapReduce使用持久存储,而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS),两者在容错性性上也有不同的表现。

Hadoop与Spark有哪些区别?在大数据技术当中,Hadoop和Spark都能基于海量数据处理做出自己的贡献,两者结合起来,在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。

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