hadoop和spark是干嘛的

Hadoop和Spark都是用于大规模数据处理的开源框架。Hadoop主要用于分布式存储和计算，它包含了HDFS和MapReduce两个核心组件。HDFS是一个分布式文件系统，MapReduce则是一种分布式计算模型。Spark则是一个基于内存的计算框架，它支持更广泛的数据处理模式，并且比Hadoop更快，更易用。Spark还提供了许多高级API和库，比如Spark SQL和MLlib，可用于更复杂的数据处理和机器学习任务。

相关问题

Hadoop和Spark是干嘛的，有什么区别

Hadoop和Spark都是用于大数据处理的开源框架。

Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式计算框架，它包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件，可以用于存储和处理大规模数据。Hadoop最初是为了解决海量数据的存储和处理问题而开发的，它的MapReduce计算模型是基于批处理的，适用于离线处理任务，但对于实时处理则不太适用。

Spark也是由Apache基金会开发的一个分布式计算框架，它支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理和交互式处理。Spark的核心是基于内存的计算引擎，可以在内存中快速地处理数据，因此相对于Hadoop的MapReduce，它的处理速度更快。Spark还支持分布式机器学习和图形处理等高级功能，可以处理更加复杂的数据处理任务。

总的来说，Hadoop适用于离线批处理任务，而Spark则更加适用于实时处理和交互式数据分析。同时，Spark在性能上比Hadoop更优秀，但也需要更多的内存和计算资源。

Hadoop中yarn是干嘛的

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个核心组件，用于管理和分配集群中的资源。它允许用户在Hadoop集群上运行各种应用程序，包括MapReduce、Spark等，其中每个应用程序都可以使用独立的容器来运行。YARN可以确保资源的高效利用，并且可以自动跟踪和监控应用程序的运行状态，以便进行故障排除和性能优化。在Hadoop 2.0及以后的版本中，YARN已经成为Hadoop的核心，取代了早期版本中的JobTracker和TaskTracker。