Apache Spark 和 Hadoop 在数据处理方法上存在差异:Hadoop:分布式文件系统,批处理,使用 MapReduce 计算。 Spark:统一数据处理引擎,实时处理和批处理兼备,提供内存计算、流处理和机器学习等功能。
Apache Spark 与Hadoop:概念和区别
Apache Spark 和Hadoop 是两个广泛用于大数据处理的框架,但在方法和功能上存在显着差异。
概念
Hadoop 是一个分布式文件系统,专注于存储和处理大量数据。它使用 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 存储数据并利用 MapReduce 框架进行并行计算。
另一方面,Spark 是一个统一数据处理引擎,它扩展了 Hadoop 的功能。除了分布式存储外,Spark 还提供了内存计算、实时流处理和机器学习等功能。
区别
特征 | Hadoop | Spark |
---|---|---|
处理模型 | 批处理 | 实时处理和批处理 |
数据类型 | 结构化和非结构化 | 结构化和非结构化 |
计算引擎 | MapReduce | Spark SQL、 Spark Streaming、Spark MLlib |
内存使用 | 使用磁盘存储 | 使用内存存储 |
速度 | 较慢 | 较快 |
数据分析 | 主要用于离线分析 | 实时分析和预测建模 |
可扩展性 | 水平扩展通过添加节点 | 弹性扩展 |
实战案例
案例1:日志分析
案例 2:机器学习
选择考虑因素
选择Hadoop 或Spark 主要取决于数据处理需求:
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