一、Spark 和 Hadoop 的區別

Spark和Hadoop都是大數據處理框架，它們有以下區別：

1、數據處理模型不同

Spark基于內存的數據處理模型，而Hadoop基于磁盤的數據處理模型。因此，在處理速度方面，Spark相對于Hadoop更快。

2、處理方式不同

Hadoop使用MapReduce編程模型，Spark除了支持MapReduce編程模型，還支持RDD（彈性分布式數據集）編程模型。

3、內存管理不同

Spark使用內存管理技術來減少數據讀寫磁盤的次數，而Hadoop則依賴于HDFS存儲系統。

4、執行方式不同

Spark是基于內存計算的，不需要在每個作業結束后將結果寫回磁盤，而Hadoop需要將結果寫回HDFS。

5、生態系統不同

Spark擁有更加豐富的生態系統，支持多種數據源和處理方式，可以更加靈活地滿足不同需求，而Hadoop生態系統相對較為單一。

6、可靠性不同

由于Hadoop使用的是HDFS文件系統，具有高度的容錯性和可靠性。而Spark則需要借助其他技術來實現數據的容錯和可靠性。

延伸閱讀：

二、什么是Hadoop

Hadoop是一個開源的大數據框架，是一個分布式計算的解決方案。Hadoop的兩個核心解決了數據存儲問題（HDFS分布式文件系統）和分布式計算問題（MapRe-duce）。

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構, 是一個存儲系統+計算框架的軟件框架。主要解決海量數據存儲與計算的問題，是大數據技術中的基石。Hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理，用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序，用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。

以上就是關于Spark 和 Hadoop 的區別的內容了，希望對大家有幫助。

上一篇

4核4線程和4核8線程區別?

下一篇

怎么自定義Visual Studio代碼折疊識別的區域?