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本文目录

1. Spark和Hadoop对于大数据的关系
2. 代号spark是全天拆家吗
3. presto和spark的区别
4. hadoop和spark区别

Spark和Hadoop对于大数据的关系

1）hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算

2）hadoop优点

Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

可靠性:Hadoop将数据存储在多个备份，Hadoop提供高吞吐量来访问应用程序的数据。

高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性：Hadoop以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本：Hadoop能够部署在低廉的（low-cost）硬件上。

1）spark简介

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点，Spark在Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark性能以及运算速度高于MapReduce。

2）spark优点

计算速度快:因为spark从磁盘中读取数据，把中间数据放到内存中，，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，所以spark更快。

Spark提供了大量的库:包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX。

支持多种资源管理器:Spark支持HadoopYARN，及其自带的独立集群管理器

操作简单:高级API剥离了对集群本身的关注，Spark应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身

1）应用场景不同

Hadoop和Spark两者都是大数据框架，但是各自应用场景是不同的。Hadoop是一个分布式数据存储架构，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，降低了硬件的成本。Spark是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它要借助hdfs的数据存储。

2）处理速度不同

hadoop的MapReduce是分步对数据进行处理的，从磁盘中读取数据，进行一次处理，将结果写到磁盘，然后在从磁盘中读取更新后的数据，再次进行的处理，最后再将结果存入磁盘，这存取磁盘的过程会影响处理速度。spark从磁盘中读取数据，把中间数据放到内存中，，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，所以spark更快。

3）容错性不同

Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，基本谈不上断电或者出错数据丢失的情况。Spark的数据对象存储在弹性分布式数据集RDD，RDD是分布在一组节点中的只读对象集合，如果数据集一部分丢失，则可以根据于数据衍生过程对它们进行重建。而且RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错。

Hadoop提供分布式数据存储功能HDFS，还提供了用于数据处理的MapReduce。MapReduce是可以不依靠spark数据的处理的。当然spark也可以不依靠HDFS进行运作，它可以依靠其它的分布式文件系统。但是两者完全可以结合在一起，hadoop提供分布式集群和分布式文件系统，spark可以依附在hadoop的HDFS代替MapReduce弥补MapReduce计算能力不足的问题。

总结一句话：spark在hadoop肩膀上可以让大数据跑的更快

代号spark是全天拆家吗

不是全天拆家。因为代号spark是一种大数据处理引擎，用于快速处理海量数据，有着高效、可靠、易用等特点，而并不涉及到拆家的行为。同时，该引擎可以应用于多个领域，例如金融、医疗、电商等，具有广泛的应用前景和发展潜力。因此，代号spark可以说是一种具有非常实用价值的技术，并不会像拆家一样给人们带来负面影响。现阶段随着大数据时代的到来，代号spark等大数据处理引擎的应用越来越广泛，为各行业带来了诸多方便和机遇。未来，这种技术将继续得到发展和应用，为数据处理和运营提供更加优秀的解决方案。

presto和spark的区别

区别在于设计架构、数据处理方式、数据处理速度、使用场景、编程接口等方面。详细区别如下：

1.设计架构：Presto是一个基于SQL的分布式查询引擎，它使用自定义的计算引擎来执行查询。Spark是一个通用的大数据处理框架，它支持多种计算模型，包括批处理、实时流处理和机器学习等。

2.数据处理方式：Presto将数据存储在外部数据源中，包括HadoopHDFS、AmazonS3、MySQL等。Spark则使用分布式内存计算引擎来处理数据，它通常将数据存储在内存中，以提高处理速度。

3.数据处理速度：Presto在处理大型数据集时非常快，因为它使用的是自定义计算引擎，它可以轻松地处理数十亿行数据。Spark处理速度也很快，特别是在处理内存中的数据时，但是在处理大型数据集时可能会遇到瓶颈。

4.使用场景：Presto适用于需要快速查询大量数据的场景，特别是在需要使用多个数据源的情况下。Spark适用于需要进行复杂数据处理的场景，例如批处理、实时流处理和机器学习等。

5.编程接口：Presto使用标准的SQL查询语言，使得用户可以轻松地编写和执行查询语句。Spark使用Scala、Java、Python等编程语言来编写应用程序，用户需要编写代码来处理数据。

总之，Presto和Spark都是强大的大数据处理框架，但是它们的设计和使用方式有很大的不同。用户应该根据自己的需求和场景来选择最合适的框架。

Presto和Spark都是大数据处理的开源框架，但是它们的设计和使用方式有很大的不同。

hadoop和spark区别

Spark和Hadoop的区别在于它们处理大数据的方式不同。

因为Hadoop最开始只提供了HDFS和MapReduce这两个组件，而且MapReduce的计算模型是批处理模型，需要在Map阶段和Reduce阶段之间读写HDFS，导致计算时间较长。

而Spark基于内存计算的思想，使用了新的计算模型：弹性分布式数据集（RDD），这种计算模型通过内存缓存数据，可以直接在内存中进行各种计算、处理操作，大大加快了计算速度。

就功能而言，Spark可以支持更多类型的应用程序开发，支持实时流处理、交互式查询和机器学习等领域，而Hadoop在大数据处理上具有很高的稳定性和可扩展性。

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