2.Hadoop和 Apache spark的异同

Hadoop和Apache Spark都是用于大数据处理的开源工具，它们的异同如下：

1. Hadoop和Apache Spark的数据处理方式不同。Hadoop采用MapReduce来处理数据，而Apache Spark采用内存计算技术，速度更快。

2. Hadoop和Apache Spark的编程语言不同。Hadoop使用Java编程语言，而Apache Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等。

3. Hadoop和Apache Spark的适用场景不同。Hadoop适合处理离线批量数据，而Apache Spark适合处理实时数据流和交互式查询。

4. Hadoop和Apache Spark的生态系统不同。Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive等组件，而Apache Spark生态系统包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等组件。

5. Hadoop和Apache Spark的资源管理方式不同。Hadoop使用YARN进行资源管理，而Apache Spark使用自己的资源管理器。

6. Hadoop和Apache Spark的数据存储方式不同。Hadoop使用HDFS进行分布式存储，而Apache Spark可以使用多种数据存储方式，包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3等。

7. Hadoop和Apache Spark的开发难度不同。Hadoop的开发难度相对较高，需要开发者具备较强的Java编程能力，而Apache Spark的开发难度相对较低，支持多种编程语言，开发更加灵活简便。