sd和hdp哪个好

sd和hdp哪个好？

你好，SD和HDP都是Hadoop的发行版，具有相似的功能和特点，但有一些细微的差别。

SD（SmartData Platform）是由中国企业创立的一款Hadoop发行版，具有自主知识产权。它支持Hadoop生态系统中的所有组件，并且具有自己的一些特性和工具，如SD-Hive、SD-Spark等。SD的优点是易于安装和使用，具有良好的性能和稳定性，同时支持中文界面和文档。

HDP（Hortonworks Data Platform）是由Hortonworks公司开发的Hadoop发行版，是Apache Hadoop的一个完全开源版本。HDP也支持Hadoop生态系统中的所有组件，并且具有自己的一些特性和工具，如Ambari、Ranger等。HDP的优点是具有良好的集成性和可扩展性，同时拥有完善的社区支持。

因此，选择SD还是HDP取决于具体的需求和个人偏好。如果需要中文支持和易用性，可以选择SD；如果需要更好的集成性和社区支持，可以选择HDP。

hd好，因为sd比hd清晰度低。

　通常把物理分辨率达到720p以上的格式则称作为高清，英文表述High Definition，简称HD。所谓全高清（Full HD），是指物理分辨率高达1920乘1080逐行扫描，即1080p，是该领域顶级的高清规格

这个问题很难简单地回答，需要具体情况具体分析。
SD和HDP都是大数据处理的架构，具体哪个好取决于具体需求和使用场景。
如果是需要对数据进行深度挖掘和分析，HDP可能更合适；如果是单纯地进行数据存储和快速查询，SD则可能更好。
因此，选择哪个架构需要考虑数据规模、应用场景等因素，具体情况需要具体分析。

sd和hdp都有各自的优劣sd的优点在于：易于安装部署、会话启动快、对于小规模数据流处理性能好；hdp的优点在于：集成多种hadoop分布式计算生态软件、更适合大规模数据处理和深层的数据挖掘
一般来说，如果需要处理的数据量较小，业务场景比较简单，可以选择sd；如果需要处理的数据量比较大，或者复杂的数据挖掘场景需要进行深度分析，那么可以考虑hdp

SD和HDP是两种不同的大数据处理平台，各有其优缺点，在具体使用中需要根据自己的需求来选择合适的平台。

SD（Spark Distribution）是基于Spark的一个大数据处理平台，它具有良好的可伸缩性，高容错性以及灵活的编程模型。

SD主要适用于实时数据处理、机器学习和数据挖掘等场景。HDP（Hortonworks Data Platform）是一个集成了多种Apache开源组件的大数据平台，例如HDFS、YARN、Hive等。

HDP对数据的管理和存储非常强大，适用于大规模分布式存储和批处理。因此，在选择SD和HDP时，需要根据自己的业务需求和数据处理场景来决定使用哪种平台。

SD和HDP都是视频分辨率的缩写。

SD，即Standard Definition，标准清晰度，通常指分辨率为704×576（PAL）或720×480（NTSC）的视频。

HDP，即High Definition Plus，高清晰度加，是一种分辨率为1280×720或1366×768的高清视频。

一般来说，HDP的画质比SD更加清晰，显示效果更好。但是，如果所播放的内容不需要太高的画质，或者硬件设备不支持HDP分辨率，那么SD可能更适合。所以要根据具体情况来选择SD或HDP。

对于电视和电影等高清视频的播放，更建议选择HDP。而对于普通的摄像头拍摄的简单视频短片或是网页视频，选择SD就可以满足需要。

hd更好。

标清，英文为“Standard Definition”，是物理分辨率在1280P*720P以下的一种视频格式，是指视频的垂直分辨率为720线逐行扫描。具体的说，是指分辨率在400线左右的VCD、DVD、电视节目等“标清”视频格式，即标准清晰度。