很多初學(xué)Hadoop開發(fā)的同學(xué)分不清Hadoop和Spark究竟有什么聯(lián)系?
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今天就給大家分析一下Hadoop和Spark幾點(diǎn)區(qū)別。
Hadoop
Hadoop是一分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下,開發(fā)分布式程序。
利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ),MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供計(jì)算。
Spark
Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。是類Hadoop MapReduce的通用并行框架,擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)。
1.處理問題的層面不同
hadoop
Hadoop實(shí)質(zhì)上更多是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施: 它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個(gè)由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ),同時(shí)還會(huì)索引和跟蹤這些數(shù)據(jù),大幅度提升大數(shù)據(jù)處理和分析效率。
spark
Spark,是一個(gè)專門用來對(duì)那些分布式存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具,自身不會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
2.即可搭配工作,也可獨(dú)立運(yùn)行
hadoop
Hadoop可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理工作,因?yàn)槠涑颂峁〩DFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能,還提供MapReduce數(shù)據(jù)處理功能。
spark
Spark沒有提供文件管理系統(tǒng),它必須和其他的分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行集成才能運(yùn)作。可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他平臺(tái)。
3.Spark數(shù)據(jù)處理速度遠(yuǎn)超MapReduce
hadoop
Hadoop是磁盤級(jí)計(jì)算,計(jì)算時(shí)需要在磁盤中讀取數(shù)據(jù);其采用的是MapReduce的邏輯,把數(shù)據(jù)進(jìn)行切片計(jì)算用這種方式來處理大量的離線數(shù)據(jù).
spark
Spark,它會(huì)在內(nèi)存中以接近“實(shí)時(shí)”的時(shí)間完成所有的數(shù)據(jù)分析。Spark的批處理速度比MapReduce快近10倍,內(nèi)存中的數(shù)據(jù)分析速度則快近100倍。
比如實(shí)時(shí)的市場活動(dòng),在線產(chǎn)品推薦等需要對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析場景就要使用Spark。
4.災(zāi)難恢復(fù)
hadoop
Hadoop將每次處理后的數(shù)據(jù)寫入磁盤中,對(duì)應(yīng)對(duì)系統(tǒng)錯(cuò)誤具有天生優(yōu)勢(shì)。
spark
Spark的數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)在彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD:)中。“這些數(shù)據(jù)對(duì)象既可放在內(nèi)存,也可以放在磁盤,所以RDD也提供完整的災(zāi)難恢復(fù)功能。
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當(dāng)前名稱:認(rèn)清Hadoop和Spark的這幾點(diǎn)區(qū)別,學(xué)習(xí)時(shí)才能事半功倍-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題網(wǎng)址:http://vcdvsql.cn/article30/cedgso.html
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