spark 概述 | spark 与 hadoop的区别
时间: 2023-04-24 12:05:33 浏览: 83
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]
- *1* *3* [大数据技术之Spark入门(一)概述](https://blog.csdn.net/BAO7988/article/details/103510705)[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%"]
- *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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【spark】spark概述 及 集群部署
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,它支持在内存中进行数据处理,可以比Hadoop MapReduce更快地处理大规模数据。Spark提供了一种简单的编程模型,支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。
Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Datasets),它是一种可分区、可并行计算的数据结构,可以在集群中进行分布式计算。Spark还提供了许多高级API,如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等,可以处理不同类型的数据和任务。
在部署Spark集群时,需要安装Spark和Hadoop,并配置好环境变量和网络设置。可以使用Standalone模式、YARN模式或Mesos模式来管理Spark集群。在Standalone模式下,Spark自己管理集群资源;在YARN模式下,Spark作为YARN的一个应用程序运行;在Mesos模式下,Spark作为Mesos的一个框架运行。在部署时,还需要考虑集群规模、硬件配置和数据存储等因素。