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既然SpArk比HADoop性能好很多,HADoop未来发展方向...

Impala比Spark性能还要好,但你看它现在这个鸟样。 认真来讲,Hadoop现在分三块HDFS/MR/YARN,Spark比Hadoop性能好,只是Spark作为一个计算引擎,比MR的性能要好。但它的存储和调度框架还是依赖于HDFS/YARN,Spark也有自己的调度框架,但仍然非...

目前看来,在各个场合下spark都优于hadoop(Map/Reduce)。但Hadoop与MR是的初衷是为了使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算,但spark对硬件的要求稍高,对内存/CPU是有较高要求的。如果不考虑成本因素,spark应该是未来的首选,当然也不...

Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合,如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。 Spark整个生态体系正逐渐完善中,GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib,等到Spark有了自己的数据仓库后...

这要看使用场景的,有些计算密集型的任务,spark比Hadoop要快很多,毕竟Spark是基于内存计算的,而且支持迭代,而Hadoop的话,本身是不支持迭代的。

Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spar...

在企业中,hadoop和spark都会用的,spark出来时间较短,以前在hadoop平台上的应用还没有完全迁移过来。它们能够集成在YARN之上,在同一个集群上运行这两个框架。spark只是个计算框架,存储还是要依靠hadoop中的hdfs或hbase或其它文件系统。可以...

我觉得没什么可比性 最终 也是要 hadoop与spark 结合着使用 总的来说各有各的优势

大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具, 合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多,具体岗位(大数据开发,大数据分析,数据产品经理等)要求的重点不同。

Hadoop 当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集还是离线处理,批处理比较多,用的比较广的是hive Storm 用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的...

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到. 当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用. 下面我转一份别人的资料,讲的很清楚....

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