hadoop和spark哪个简单 hadoop与spark的区别是什么？
hadoop与spark的区别是什么？
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！请看下面的图片：
狭义的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce
未来会出现很多存储、计算和管理框架。
如果我们比较它们，我们可以比较Hadoop map reduce和spark，因为它们是用于大数据分析的计算框架。
Spark有许多线路组件，它们更强大、更快。
在hadoop和spark之间如何取舍？
一般来说，会用到主流行业的大数据技术Hadoop和spark。学习时，两个系统都会学习，先学习Hadoop，再学习spark。
Apache开源组织的分布式基础设施提供了分布式文件系统（HDFS）、分布式计算（MapReduce）和统一资源管理框架（yarn）的软件体系结构。用户可以在不了解分布式系统的基本细节的情况下开发分布式程序。
为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。用于构建大型、低延迟的数据分析应用程序。它可以用来完成各种操作，包括SQL查询、文本处理、机器学习等。
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Storm与Spark，Hadoop相比是否有优势？
Spark是一个类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，由UC Berkeley amp lab开源，Spark中基于map reduce算法的分布式计算具有Hadoop MapReduce的优点。但与MapReduce不同，job的中间输出可以保存在内存中，因此不需要读写HDFS。因此，spark可以更好地应用于需要迭代的map-reduce算法，如数据挖掘和机器学习。优点应该是分布式体系结构相对类似，因此您可以快速入门。
！：java基金会——大数据基金会（Linux系统管理，shell编程，Maven等）——Hadoop-Strum——Skad算法！一般来说，大数据的学习时间比学习java的时间短。大数据课程，包括大数据技术概论、海量数据高级分析语言、海量数据存储、分布式存储、海量数据分析、分布式计算、Linux、Hadoop、Scala、HBase、hive、spark等专业课程。如果你想完全学习大数据，这些课程是必不可少的。加米古大数据培训线下小班教学，大数据发展零基础课预测6月https://www.toutiao.com/i6684880291628057099/
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