hadoop和spark的异同

hadoop和spark的异同？

Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。

1. 数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。

2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。

3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。

4. 编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。

5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。

6. 资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。

综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。

Hadoop和Spark都是大数据处理的常用工具，二者的异同点如下：

Hadoop是基于MapReduce框架的分布式计算系统，而Spark则是一种基于内存计算的数据处理框架。

相对于Hadoop，Spark拥有更快的处理速度和更高的性能，尤其在迭代式计算和机器学习等场景下更具优势。

Hadoop更适合处理批处理任务，而Spark则更适合处理流式计算和实时数据处理等任务。

在数据存储方面，Hadoop主要采用分布式文件系统HDFS，而Spark则可以与多种数据存储系统集成。

总的来说，Hadoop和Spark在不同的数据处理场景下有不同的优势，可以根据具体需求进行选择。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。　　

但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。　　优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧。