今天给各位分享简述spark和hadoop的区别的知识，其中也会对spark和hadoop的关系进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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hadoop,storm和spark的区别,比较
应用场景不同不好比较。一般storm拿来做实时流数据的需求，而spark更适合拿来做离线数据分析。hadoop是生态圈，这里就假设你问的是hadoop核心计算框架mr.sprak和mr都适合拿来做离线数据分析，spark是快启动，在数据量不是非常大的时候（TB级别），spark有较明显的优势。
项目较新，大规模部署经验有限，对严格的一次处理语义有较高需求。总结：选择合适的处理架构需考虑数据状态、处理时间需求和结果要求。Hadoop适合批处理，Storm适合流处理，Spark和Flink适合混合处理。具体选择需根据实际需求和环境进行权衡。随着技术的发展，新型解决方案的评估也需考虑其成熟度和兼容性。
Spark相对于hadoop MR来说，除了性能优势之外，还有大量丰富的API，这使得分布式编程更高效。Spark架构图如下，总体结构非常简洁，没什么需要多说的，这里对spark的几个细节补充解读如下：每个spark应用程序有自己的执行进程，进程以多线程的方式执行同一个应用的不同任务(tasks)。
MapReduce 更 加 适 合 处 理 离 线 数 据( 当 然， 在 YARN 之 后，Hadoop也可以借助其他工具进行流式计算)。Spark 很好地支持实时的流计算，依赖Spark Streaming 对数据进行实时处理。Spark Streaming 具备功能强大的 API，允许用户快速开发流应用程序。
分析Spark会取代Hadoop吗?
Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。
Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。
关于简述spark和hadoop的区别和spark和hadoop的关系的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
