spark和hadoop的区别
Spark和Hadoop的区别和比较:
1.原理比较：
Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGScheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset，由TaskScheduler分发到各个executor中执行；executor的生命周期是和app一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
Spark和Hadoop都是用于处理大规模数据的框架，但它们有以下不同之处：
1. 数据处理方式：Hadoop使用批处理技术，将数据切分成小块分别处理；Spark则采用基于内存的数据处理，可以处理更复杂的数据。
2. 处理速度：由于Spark采用了内存计算技术，数据处理速度比Hadoop更快。
3. 适用场景：Hadoop更适合处理海量数据的存储和批处理，而Spark更适合处理实时数据的流式处理和交互式查询。
4. 生态系统：Hadoop的生态系统比Spark更庞大，包括多个组件和工具，而Spark则拥有更简单的基础架构，但可以与其他第三方组件集成使用。
Spark 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理技术，它们的主要区别在于数据处理和分析的方式以及所使用的工具和组件。
Hadoop 是一个开源的分布式文件系统，它可以用于存储和处理大规模数据集。Hadoop 的核心组件包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，可以存储大规模数据，YARN 是一个资源管理器，用于分配和管理计算资源，MapReduce 是一个分布式计算框架，用于对数据进行排序、过滤、聚合等处理。
Spark 是一个基于 Java 的开源分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。Spark 的主要组件包括 SparkContext、RDD(弹性分布式数据集) 和 Spark SQL。SparkContext 是 Spark 应用程序的核心组件，它提供了用于处理数据的 API 和工具。RDD 是 Spark 的核心概念，它是一种弹性分布式数据集，可以用于对数据进行拆分、组合、过滤等操作。Spark SQL 是 Spark 的一个 SQL-like API，它可以用来对数据进行查询和分析。
总的来说，Spark 和 Hadoop 都是用于处理大规模数据的开源技术，但它们的应用场景和处理方式不同。Hadoop 主要用于存储和处理大规模数据集，而 Spark 主要用于高效的数据处理和分析。
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