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了解 Spark 与 Hadoop 比较中为何会出现竞争，以及应评估哪些标准以了解如何选择最佳选项。
Apache Spark 与 Hadoop是大数据家族中最重要和最知名的两个产品。

虽然有些人将这两个框架视为大数据领域的竞争对手，但对 Spark 和 Hadoop 进行比较并不容易 。他们做很多相同的事情，但也有一些领域并不重叠。例如，Apache Spark 没有文件系统，因此依赖于 Hadoop 的分布式文件系统。

如果你查看 Google Trends，你会发现 Hadoop 比 Apache Spark 更受欢迎。但尽管如此，雅虎、英特尔、百度、趋势科技和 Groupon 等公司已经在使用 Apache Spark。

Apache Spark 与 Hadoop 在不同参数上 香港 whatsapp 数据 具有可比性。您想知道哪些领域有所不同吗？



从比特...到大数据：大数据这个术语已经变得非常流行，但是大数据到底是什么呢？


Spark 与 Hadoop。战斗已结束
Spark 与 Hadoop 之谜的解决方案主要有三个：



a)可用性。比较这两个框架时最常见的问题之一是它们的易用性。哪一个更加用户友好？ Spark 与 Hadoop？在这种情况下，Apache Spark 将胜过其竞争对手，因为它配备了针对 Scala、Python、Java 和 Spark SQL 的非常简单的 API。它还以 REPL 格式提供有关命令的反馈。另一方面，虽然 MapReduce 确实具有 Pig 和 Hive 等附加组件，使其更容易使用，但最终的结果是，简单的逻辑需要更多的编程（程序必须用 Java 编写），因此，一方面在可用性方面获得的好处会在另一方面得到损失。



b) 性能。在 Spark 与 Hadoop 的比较中，这一点或许是最难解决的。问题是由于两者处理数据的方式不同，因此很难确定谁的性能更好。为了做出决定，有必要考虑以下因素：

关于Spark：

它在内存中工作，因此所有进程都得到加速。
但它需要更多的内存来存储。
由于需要使用重型应用程序，其性能可能会降低。
对于Hadoop 来说：

数据在磁盘上，这使得一切都变慢了。
优点是，与其他替代方案相比，存储要求较低。
通过在不再需要数据时删除数据，它不会对重型应用程序造成严重的性能损失。