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1.为什么Spark发展不如Hadoop
2.分析Spark会取代Hadoop吗?源源码
3.spark和hadoop的区别
4.7年AI大佬告诉你Hadoop 与 Spark：有什么区别？

为什么Spark发展不如Hadoop

       Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。Spark早期的核心部分代码只有3万行。Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架，但基于RAM和优化设计，因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

       è¿›å…¥å¹´ä»¥åŽï¼ŒSpark开源码生态系统大幅增长，已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。Spark之所以有如此多的关注，原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等三方面的特点。

       é¦–先，Spark对分散的数据集进行抽样，创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念，所有的统计分析任务被翻译成对RDD的基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在RAM中，往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并，从而减少了大量不准确的结果输出，极大减少了HarddiskI/O，使复杂数据分析任务更高效。从这个推算，如果任务够复杂，Spark比Map/Reduce快一到两倍。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒSpark是一个灵活的运算框架，适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用，因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎，并在未来取代Map/Reduce的地位。

       æœ€åŽï¼ŒSpark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上，它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据，这是个非常大的优势。

       è™½ç„¶Spark具有以上三大优点，但从目前Spark的发展和应用现状来看，Spark本身也存在很多缺陷，主要包括以下几个方面：

       â€“稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。

       â€“不能处理大数据，单独机器处理数据过大，或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时，常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而，Map/Reduce运算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce运算框架有效。

       â€“不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面，SparkYARN的结合不完善，这就为使用过程中埋下隐忧，容易出现各种难题。

       è™½ç„¶Spark活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司，但是如果Spark本身的缺陷得不到及时处理，将会严重影响Spark的普及和发展。

分析Spark会取代Hadoop吗?

       Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，码和并且可以替代Hadoop中的源源码某些组件，如MapReduce。码和但是源源码，Spark和Hadoop并非直接的码和树的js源码竞争关系，而是源源码可以协同工作，提高大数据处理的码和效率和性能。

       Hadoop是源源码一种分布式存储和计算的框架，可以用来存储和处理大规模数据。码和其中的源源码HDFS（Hadoop分布式文件系统）用于存储数据，而MapReduce用于进行数据处理。码和Hadoop已经有十多年的源源码历史，是码和大数据领域的重要基础架构之一，得到了广泛的源源码应用。

       Spark是一种通用的大数据处理框架，可以用来进行数据处理、机器学习、图像处理等任务。职业预测源码Spark在计算速度、内存使用效率等方面优于Hadoop的MapReduce，因此在处理大规模数据时具有更高的效率和性能。

       虽然Spark在某些方面优于Hadoop，但Spark也有一些局限性，例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。此外，Hadoop的生态系统也比Spark更加完善，有更多的名片生成源码组件和工具可供选择。

       因此，Spark并不会直接取代Hadoop，而是与Hadoop一起使用，以提高大数据处理的效率和性能。Spark和Hadoop可以根据数据的大小、种类、处理方式等因素进行选择和组合，以实现更好的处理效果。

spark和hadoop的区别

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。

       è¯žç”Ÿçš„先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

       è®¡ç®—不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

       å¹³å°ä¸åŒspark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

7年AI大佬告诉你Hadoop 与 Spark：有什么区别？

       Apache Hadoop和Spark均是博彩抽奖 源码用于处理大数据的开源框架，广泛应用于存储和分析数据。Hadoop通过在计算机网络上分发数据任务来解决大数据问题，特别适用于存储和处理结构化、半结构化和非结构化数据。其优点在于可扩展性和经济性，支持高级数据分析和机器学习任务。

       另一方面，Spark以更高的速度运行，使用随机存取内存处理数据，webapi token 源码比Hadoop更具优势。Spark在内存中处理数据，为后续步骤保留数据，使数据处理速度显著提升。其优点包括数据处理速度更快、支持大规模数据转换和分析，以及先进的机器学习算法。

       Hadoop生态系统包括四个主要模块，支持高级分析如预测分析、数据挖掘和机器学习。Spark生态系统则由五个主要模块组成，是唯一结合数据和人工智能的处理框架。Spark提供大规模数据处理能力，特别适合进行数据转换、分析和机器学习任务。

       Spark作为Hadoop的增强版，具有许多优势。在内存处理、数据保留和任务调度方面，Spark优于Hadoop的MapReduce。Spark通过有向无环图（DAG）调度任务，支持容错，允许记录的操作在先前状态的数据上重新应用。在六个关键上下文中，Hadoop和Spark展现出各自的优势。

       Hadoop在数据存储、处理和分析方面具有优势，特别适用于涉及大规模数据集、高级分析和机器学习的场景。Spark则在数据处理速度、数据转换和机器学习方面表现出色，适用于需要快速处理大量数据的场景。

       综上所述，Hadoop和Spark在大数据处理领域各有特色，用户可根据具体需求选择合适的框架。通过了解它们的差异，用户可以更有效地利用这些工具，提高数据处理和分析效率。