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。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
Hadoop与Spark都是大数据计算框架,但是两者各有自己的优势,Spark与Hadoop的区别主要有以下几点:
1、编程方式
Hadoop的MapReduce在计算数据时,计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程,从而难以描述复杂的数据处理过程;而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集的操作类型,编程模型比MapReduce更加灵活。
2、数据存储
Hadoop的MapReduce进行计算时,每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中;而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
3、数据处理
Hadoop在每次执行数据处理时,都需要从磁盘中加载数据,导致磁盘的I/O开销较大;而Spark在执行数据处理时,只需要将数据加载到内存中,之后直接在内存中加载中间结果数据集即可,减少了磁盘的1O开销等。
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