spark 概述 | spark 与 hadoop的区别

Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它可以在内存中执行数据处理任务，因此比Hadoop更快。Spark还提供了更多的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，使得Spark更加灵活和易于使用。

与Hadoop相比，Spark的主要区别在于其内存计算能力和更广泛的API支持。Hadoop是一个分布式存储和计算框架，它使用HDFS存储数据，使用MapReduce进行计算。Hadoop的计算速度较慢，因为它需要从磁盘读取数据，而Spark可以在内存中执行计算，因此速度更快。此外，Spark还提供了更多的API，使得用户可以更方便地进行数据处理和分析。

相关问题

大数据spark概述

回答: Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，被许多大数据公司支持和应用。一些支持Spark的公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆等。Spark可以在数千个计算节点之间高效地伸缩计算，并支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos以及Spark自带的独立调度器。Spark已经被应用于百度的大搜索、直达号、百度大数据等业务，阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，腾讯拥有世界上已知最大的Spark集群，达到8000台的规模。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
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- *2* [大数据(十一)--Spark概述](https://blog.csdn.net/skisqibao/article/details/84130389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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