hadoop与spark的区别与联系 在hadoop和spark之间如何取舍？

在hadoop和spark之间如何取舍？

一般来说，Hadoop和spark是主流行业的大数据技术。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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hadoop与spark的区别是什么？

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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。

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