Hadoop和Spark的主要区别在于Hadoop是一个Apache开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理，而Spark是一个为快速Hadoop计算而设计的集群计算框架。

大数据是指数据量大、速度快、种类多的集合。因此，不可能使用传统的数据存储和处理方法来分析大数据。Hadoop是一种高效存储和处理大数据的软件。但另一方面，Spark是一个Apache框架，用于提高Hadoop的计算速度。它可以处理批处理和实时分析以及数据处理工作负载。

覆盖的关键领域

1.什么是Hadoop–定义，功能2.什么是Spark–定义，功能3.Hadoop和Spark之间的区别是什么–主要区别的比较

关键术语

大数据、Hadoop、Spark

什么是hadoop软件(hadoop)？

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源框架。它用于在分布式环境中存储大数据，以便同时处理它们。此外，它还跨计算机集群提供分布式存储和计算。此外，Hadoop体系结构中有四个主要组件。他们是；Hadoop文件分布式系统（HDFS）、hadoopmapreduce、hadoopcommon和hadoopyarn。

HDFS是Hadoop存储系统。它按照主从结构工作。主节点管理文件系统元数据。其他计算机作为从属节点或数据节点工作。此外，数据在这些数据节点之间被划分。同样，hadoopmapreduce包含处理数据的算法。这里，主节点在从节点上运行map reduce作业。并且，从属节点完成任务并将结果发送回主节点。此外，hadoopcommon还提供了Java库和实用程序来支持其他组件。另一方面，Hadoop纱线执行集群资源管理和作业调度。

什么是火花(spark)？

Spark是提高Hadoop计算速度的Apache框架。它有助于Hadoop减少查询之间的等待时间，并最小化运行程序的等待时间。

Spark-SQL、Spark-Streaming、MLib、GraphX和apachespark-Core是Spark的主要组件。

Spark Core–所有功能都建立在Spark Core之上。它是spark平台的通用执行引擎。它在外部存储系统中提供内存计算和引用数据集。

sparksql–提供支持结构化和半结构化数据的SchemaRDD。

Spark Streaming–提供执行流分析的功能。

MLib–一个分布式机器学习框架。sparkmlib比基于Hadoop磁盘的apachemahout版本更快。

GraphX–一个分布式图形处理框架。它提供了一个表示图计算的API，可以使用Pregel抽象API对用户定义的图进行建模。

hadoop软件(hadoop)和火花(spark)的区别

定义

Hadoop是一个Apache开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。apachespark是一个开源的分布式通用集群计算框架。因此，这就解释了Hadoop和Spark之间的主要区别。

速度

速度是Hadoop和Spark的另一个区别。Spark比Hadoop执行得更快。

容错

Hadoop使用在多个副本中复制数据来实现容错。Spark使用弹性分布式数据集（RDD）进行容错。

应用程序编程接口

Hadoop和Spark的另一个区别是Spark提供了多种api，可以用于多种数据源和语言。而且，它们比hadoopapi更具可扩展性。

使用

Hadoop用于管理在集群系统中运行的大数据应用程序的数据存储和处理。Spark用于促进Hadoop计算过程。因此，这也是Hadoop和Spark之间的一个重要区别。

结论

总之，Hadoop和Spark的区别在于Hadoop是一个Apache开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集，而Spark是一个集群计算框架，专为快速Hadoop计算而设计。两者都可以用于基于预测分析、数据挖掘、机器学习等的应用。

引用

1.“Hadoop–Hadoop简介”。Www.tutorialspoint.com，Tutorials Point，此处提供。2Apache Spark简介。“Www.tutorialspoint.com，Tutorials Point，可在此处获得。 2.“Apache Spark简介”，Www.tutorialspoint.com，Tutorials Point，