spark和hadoop的区别
来源:千锋教育
发布人:wjy
2023-03-16
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Spark 和 Hadoop 都是用于大数据处理的开源框架，它们之间的主要区别如下：
处理方式不同：Hadoop 是基于 MapReduce 模型实现的批处理框架，而 Spark 则是基于内存计算的数据处理框架，支持批处理、流处理和机器学习等多种计算模式。
计算速度不同：由于 Spark 基于内存计算，因此其计算速度比 Hadoop 更快。同时，Spark 还支持基于 RDD 的高速缓存和内存数据共享，可以进一步提高计算效率。
数据存储方式不同：Hadoop 使用 HDFS 存储数据，而 Spark 则可以与多种数据存储系统集成，例如 HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3 等。
编程语言不同：Hadoop 主要使用 Java 编程语言，而 Spark 则支持多种编程语言，包括 Scala、Java、Python 和 R。
生态系统不同：Hadoop 生态系统包括 HDFS、MapReduce、YARN、HBase 等，而 Spark 生态系统则包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX 等。
综上所述，虽然 Spark 和 Hadoop 都是大数据处理领域的重要框架，但它们在处理方式、计算速度、数据存储、编程语言和生态系统等方面都存在一定的差异。选择适合自己的框架，需要根据具体的应用场景和需求来决定。
