hadoop和sparkHadoop与Spark的区别数据存储位置Hadoop:硬盘Spark:内存计算模型Hadoop: single Spark:丰富的处理方法Hadoop:非迭代Spark:迭代场景需要Hadoop:离线批处理。Hadoop和分布式数据processing SparkVSHadoop有什么异同？1.解决问题的水平不一样，首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的用途不同。
1，HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase 数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，而Spark用内存存储数据，所以Spark能提供比Ha？Doop快了100倍。因为断电后内存会丢失数据，所以Spark无法用来处理需要长时间存储的数据。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统。基于Hadoop，提供实时操作的特点，可以实时处理大型数据 stream。
Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础设施。Hadoop也是apache开源Big 数据的一个生态系统的总称，其中包含了一些与Big 数据开源框架相关的软件，包括hdfs、hive、zookeeper、hbase等。Hadoop框架的核心设计是:HDFS和MapReduce。HDFS为massive 数据提供存储，MapReduce为massive 数据提供计算。
3、如何构建企业级Hadoop/Spark分析平台说到说大话数据，人们往往会想到Hadoop。这当然是好的，但是随着大数据技术的深入应用，各种数据应用需求不断提出，一些Hadoop没有重点关注的领域开始被人们注意到，相关技术在专业技术领域得到快速应用。最近半年的星火热就是这样一个典型的例子。Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，旨在更快地分析数据。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室基于Matei的一个小团队使用Scala开发的。早期的核心代码只有3万行，非常轻量级。
4、 hadoop, spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它没有分布式存储系统，而分布式存储系统是许多大型数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通计算机的硬盘上存储PB级数据 sets并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据套的增加而增加硬盘即可。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样，Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会下载。
