在hadoop和spark之間如何取舍？一般來(lái)說(shuō)，Hadoop和spark是主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)。學(xué)習(xí)時(shí)，兩個(gè)系統(tǒng)都會(huì)學(xué)習(xí)，先學(xué)習(xí)Hadoop，再學(xué)習(xí)spark。Apache開(kāi)源組織的分布式基礎(chǔ)設(shè)施提

在hadoop和spark之間如何取舍？

一般來(lái)說(shuō)，Hadoop和spark是主流行業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)。學(xué)習(xí)時(shí)，兩個(gè)系統(tǒng)都會(huì)學(xué)習(xí)，先學(xué)習(xí)Hadoop，再學(xué)習(xí)spark。

Apache開(kāi)源組織的分布式基礎(chǔ)設(shè)施提供了分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式計(jì)算（MapReduce）和統(tǒng)一資源管理框架（yarn）的軟件體系結(jié)構(gòu)。用戶可以在不了解分布式系統(tǒng)的基本細(xì)節(jié)的情況下開(kāi)發(fā)分布式程序。

為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎。用于構(gòu)建大型、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。它可以用來(lái)完成各種操作，包括SQL查詢(xún)、文本處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

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hadoop與spark的區(qū)別是什么？

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狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce

未來(lái)會(huì)出現(xiàn)很多存儲(chǔ)、計(jì)算和管理框架。

如果我們比較它們，我們可以比較Hadoop map reduce和spark，因?yàn)樗鼈兪怯糜诖髷?shù)據(jù)分析的計(jì)算框架。

Spark有許多線路組件，它們更強(qiáng)大、更快。