大家好，关于spark与hadoop的区别很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于spark和hadoop关系的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
spark与hadoop区别与联系
1、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，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。
2、解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
3、hadoop是分布式基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hba负责列式存储，hdfs文件等等。
4、不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
Spark可以完全替代hadoop吗
Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。
Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。
大一统。在我看来，虽然基于内存是spark最大的优势，但是也会造成有些业务场景无法满足，如超大数据量的ETL。相反在这方面hadoop的mapreduce能够很好地hold，所以spark可能不断掠夺hadoop的领地，但是不可能完成替代hadoop。
hadoop和spark的都是并行计算,有什么相同和区别?
1、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
2、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
3、诞生的先后顺序：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。
hadoop和spark的区别
1、如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。
2、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
3、不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
4、是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hba负责列式存储，hdfs文件等等。另外spark是可以脱离hadoop架构单独作为计算引擎使用的。
5、我想你指的Hadoop作业是指Map/Reduce作业。
spark与hadoop的区别的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark和hadoop关系、spark与hadoop的区别的信息别忘了在本站进行查找哦。
