关于：Hadoop Sparkの话题(技术问答) - 万象大数据平台 - 万象素材

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如何用Hadoop/Spark构建七牛数据平台

张3 发布于 2025-07-22
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Spark和Hadoop的主要区别如下：一、原理上的不同 Spark：主要用于大数据的计算。它包含了大数据领域常见的各种计算框架，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等，分别用于离线计算、交互式查询、实时流式计算和机器学习等场景。Hadoop：主要用于大数据的存储，如HDFS（Hadoop Distributed File...

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处理大规模数据hadoop比spark有什么优势

张3 发布于 2025-07-22
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然而，Spark对内存的高需求也带来了挑战。在实际应用中，用户需要根据数据量合理规划内存资源，否则可能会因为内存不足而导致计算任务失败。因此，在选择使用Spark还是Hadoop时，用户需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。总的来说，Spark和Hadoop各有优势，用户可以根据实际需求选择合适的工具。在处理大规模...

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Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系

张3 发布于 2025-07-22
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相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。两者

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Hadoop,MapReduce,YARN和Spark的区别与联系

张3 发布于 2025-07-22
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使用Docker创建Hadoop和Spark集群的步骤如下：首先，确保环境为MacOS Ventura 13.5，并使用Mac mini (M1, 2020)机型。随后，下载资源文件，包括hadoop-3.3.1-aarch64.tar.gz、jdk-8u301-linux-aarch64.tar.gz、scala-2.12.14.tgz 和 spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz，并将这些文件移动至...

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分析Spark会取代Hadoop吗?

张3 发布于 2025-07-22
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Spark和Hadoop在大数据处理中各自扮演重要角色，它们的主要区别如下：核心特点与应用场景：Spark：以内存计算为核心，集成了多种计算模块，适用于离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习和图计算等多个领域。特别适合实时处理和迭代式数据场景。Hadoop：以HDFS和MapReduce为核心，主要负责数据的分布式存储和...

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spark和hadoop的比较?

张3 发布于 2025-07-22
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spark和hadoop的区别据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架,但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架,主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。总之,Spark更注重...

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大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)

张3 发布于 2025-07-22
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资源竞争。Hadoop和Spark都需要大量的计算、内存和存储资源，两个框架在同一节点上运行时会存在资源竞争的问题，需要仔细调整资源分配情况。

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2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同

张3 发布于 2025-07-22
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Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。而Spark基于内存计算（一个task会在一个分片上以流水线的形式执行，中间不会再分配内存，避免内存被...

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使用spark必须安装hadoop吗

张3 发布于 2025-07-22
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如果以完全分布式模式安装Spark，一般需要先安装Hadoop。这是因为在完全分布式环境中，Spark通常需要与Hadoop集成，以便利用HDFS来持久化大数据集。HDFS提供了高吞吐量的数据访问能力，非常适合大规模数据处理场景。综上所述，是否需要先安装Hadoop取决于你计划以何种模式安装和使用Spark。如果只是进行本地开发和...

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