hadoop有哪三种安装模式 伪分布式的spark/mapreduce是只供用来学习的吗？
伪分布式的spark/mapreduce是只供用来学习的吗？
首先，MapReduce出现得更早。介绍了分布式大数据处理的基本思想。现在我在学习火花。Matei zaharia的毕业论文，即spark的介绍论文，已在CSDN上翻译成中文。
建议先学习MapReduce，主要是了解任务是如何执行的。都在网上。然后，spark学习应该关注于理解spark-to-SQL语句的执行机制。
不同的分布式框架有各自的优势和不同的业务场景。MapReduce可以更好地处理大量ETL服务，而spark则相对更侧重于机器学习。对于企业来说，如果这些业务能够在同一个集群上运行，就可以有效地降低成本。为了让不同的框架同时在同一个集群中运行，最重要的问题是如何分配资源。当没有纱线时，一个相对简单的方法是假设集群中有100台机器。我们将50台机器分配给spark，将其他50台机器分配给MapReduce。这似乎没什么问题。不过，如果我们每天只运行一个小时的MapReduce，其余大部分时间都在运行spark，那么一天就有23个小时，50台机器处于空闲状态，而spark的机器很可能有大量作业在队列中。这显然不是一种非常有效的使用集群的方法。
MapReduce和Spark主要解决哪些方面的问题？
：MapReduce采用了“分而治之”的思想。简而言之，MapReduce就是“任务分解和结果汇总”。
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Spark是在MapReduce的基础上开发的。它具有hadoopmapreduce的优点。Spark是MapReduce的替代品，与HDFS和hive兼容。它可以集成到Hadoop生态系统中，以弥补MapReduce的不足。
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