Hadoop和Spark的区别
Hadoop
- 表达能力有限。
- 磁盘IO开销大,延迟度高。
- 任务和任务之间的衔接涉及IO开销。
- 前一个任务完成之前其他任务无法完成,难以胜任复杂、多阶段的计算任务。
Spark
-
Spark模型是对Mapreduce模型的改进,可以说没有HDFS、Mapreduce就没有Spark。
-
Spark可以使用Yarn作为他的资源管理器,并且可以处理HDFS数据。这对于已经部署了Hadoop集群的用户特别重要,因为他们不需要任何的数据迁移就可以使用到spark的强大功能了。
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