hadoop軟體(hadoop)和火花(spark)的區別

大資料最大的問題之一是，大量的時間花在分析資料上，包括識別、清理和整合資料。資料的海量性和對資料分析的要求導致了資料科學的產生。但資料往往分散在許多業務應用程式和系統中，這使得它們有點難以分析。因此，需要對資料進行重新設計和重新格式化，以便於分析。這需要更複雜的解決方案，以使使用者更容易訪問資訊。apachehadoop就是這樣一種用於儲存和處理大資料的解決方案，它與apachespark等許多其他...

apache hadoop

Hadoop是apachesoftwarefoundation的註冊商標，是一個開放原始碼框架，用於跨計算機叢集儲存和處理非常大的資料集。它在合理的時間內以合理的成本處理非常大規模的資料。此外，它還提供了在規模上提高計算效能的機制。Hadoop提供了一個計算框架，使用Google的MapReduce程式設計模型來儲存和處理大資料。它可以與單個伺服器一起工作，也可以擴充套件到包括數千臺商品機器。儘管Hadoop是作為基於MapReduce範例的Apache軟體基金會的一個開源專案的一部分開發的，但是現在Hadoop有各種各樣的發行版。然而，MapReduce仍然是一種用於聚合和計數的重要方法。MapReduce的基本思想是並行資料處理。

阿帕奇火花

apachespark是一個開源的叢集計算引擎和一組用於在計算機叢集上進行大規模資料處理的庫。Spark建立在hadoopmapreduce模型之上，是開發最為活躍的開源引擎，可以使資料分析更快，程式執行更快。它支援在apachehadoop平臺上進行實時和高階分析。Spark的核心是一個由多個計算任務組成的排程、分發和監控應用程式組成的計算引擎。它的主要驅動目標是為編寫大資料應用程式提供一個統一的平臺。SCAP最初是在伯克利大學的APM實驗室誕生的，現在它是Apache軟體基金會的投資組閤中的頂級開源專案之一。它無與倫比的記憶體計算能力使分析應用程式在apachespark上的執行速度比目前市場上的其他類似技術快100倍。

hadoop和spark的區別

框架

–Hadoop是Apache軟體基金會的註冊商標，是一個開放原始碼框架，用於跨計算機叢集儲存和處理非常大的資料集。基本上，它是一個資料處理引擎，可以在合理的時間內以合理的成本處理非常大規模的資料。apachespark是一個開源的叢集計算引擎，構建在Hadoop的MapReduce模型之上，用於在計算機叢集上進行大規模資料處理和分析。Spark支援在Apache Hadoop平臺上進行實時和高階分析，以加快Hadoop計算過程。

演出

–Hadoop是用Java編寫的，因此它需要編寫長程式碼行，這需要更多的時間來執行程式。最初開發的hadoopmapreduce實現具有創新性，但也相當有限，而且不太靈活。另一方面，apachespark是用一種簡潔、優雅的Scala語言編寫的，以使程式執行更簡單、更快。事實上，它執行應用程式的速度不僅比Hadoop快100倍，而且比市場上的其他類似技術也快100倍。

易用性

–Hadoop MapReduce範例具有創新性，但相當有限且缺乏靈活性。MapReduce程式是批次執行的，它們對於大規模的聚合和計數非常有用。另一方面，Spark提供了一致的、可組合的api，可用於從較小的片段或現有庫構建應用程式。Spark的api也被設計成透過最佳化使用者程式中組合在一起的不同庫和函式來實現高效能。由於Spark將大部分輸入資料快取在記憶體中，這得益於RDD（彈性分散式資料集），它消除了多次載入到記憶體和磁碟儲存的需要。

成本

–Hadoop檔案系統（HDFS）是一種經濟高效的方法，可以將大量結構化和非結構化資料儲存在一個地方，以便進行深入分析。Hadoop的每TB成本遠低於其他廣泛用於維護企業資料倉儲的資料管理技術的成本。另一方面，Spark在成本效率方面並不是一個更好的選擇，因為它需要大量的RAM來快取記憶體中的資料，這會增加叢集，因此與Hadoop相比，成本會略微增加。

hadoop與spark：比較圖

總結 - hadoop的(of hadoop) vs. 火花(spark)

Hadoop不僅是以經濟高效的方式儲存大量結構化和非結構化資料的理想選擇，而且還提供了提高大規模計算效能的機制。儘管它最初是基於Google MapReduce模型開發的開源Apache軟體基金會專案，但Hadoop現在有各種不同的發行版。ApacheSark構建在MapReduce模型之上，以提高效率，以使用更多型別的計算，包括流處理和互動查詢。Spark支援在Apache Hadoop平臺上進行實時和高階分析，以加快Hadoop計算過程。