hadoop搭建步骤(spark和hadoop的区别)-昊阳知识网

Apache Spark 和 Apache Hadoop 都是 Apache 软件基金会提供的流行的开源数据科学工具。由社区开发和支持，它们的受欢迎程度和功能不断增长。

Apache Spark 被设计为大规模处理的接口，而 Apache Hadoop 为大数据的分布式存储和处理提供了更广泛的软件框架。两者既可以一起使用，也可以作为独立服务使用。

相关：

Ubuntu下搭建单机Hadoop和Spark集群环境

Ubuntu 18.04下搭建单机Hadoop和Spark集群环境

什么是 Apache Spark？

Apache Spark 是一个为高效、大规模数据分析而构建的开源数据处理引擎。Apache Spark 是一个强大的统一分析引擎，数据科学家经常使用它来支持机器学习算法和复杂的数据分析。Apache Spark 可以独立运行，也可以作为 Apache Hadoop 之上的软件包运行。

什么是 Apache Hadoop？

Apache Hadoop 是一组开源模块和实用程序，旨在简化存储、管理和分析大数据的过程。Apache Hadoop 的模块包括 Hadoop YARN、Hadoop MapReduce 和 Hadoop Ozone，但它支持许多可选的数据科学软件包。Apache Hadoop 可以互换使用来指代 Apache Spark 和其他数据科学工具。

Apache Spark 与 Apache Hadoop：正面交锋Apache SparkApache Hadoop批量处理是的是的流媒体是的不便于使用是的不缓存是的不设计和架构

Apache Spark 是一个离散的开源数据处理实用程序。通过 Spark，开发人员可以访问用于数据处理集群编程的轻量级接口，具有内置的容错和数据并行性。Apache Spark 是用 Scala 编写的，主要用于机器学习应用程序。

Apache Hadoop 是一个更大的框架，其中包括 Apache Spark、Apache Pig、Apache Hive 和 Apache Phoenix 等实用程序。作为一种更通用的解决方案，Apache Hadoop 为数据科学家提供了一个完整且强大的软件平台，然后他们可以根据个人需求进行扩展和定制。

范围

Apache Spark 的范围仅限于它自己的工具，包括 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming。Spark Core 提供了 Apache Spark 的大部分数据处理。Spark SQL 支持额外的数据抽象层，开发人员可以通过它构建结构化和半结构化数据。Spark Streaming 利用 Spark Core 的调度服务来执行流分析。

Apache Hadoop 的范围要广泛得多。除了 Apache Spark，Apache Hadoop 的开源实用程序还包括

Apache Phoenix。一个大规模并行的关系数据库引擎。

Apache Zookeeper.。用于云应用程序的协调分布式服务器。

Apache Hive。用于数据查询和分析的数据仓库。

Apache Flume。分布式日志数据的仓储解决方案。

但是，出于数据科学的目的，并非所有应用程序都如此广泛。速度、延迟和强大的处理能力在大数据处理和分析领域中至关重要——独立安装的 Apache Spark 可能更容易提供这些。

速度

对于大多数实现，Apache Spark 将比 Apache Hadoop 快得多。Apache Spark 专为速度而打造，其速度可能比 Apache Hadoop 快近 100 倍。然而，这是因为 Apache Spark 更简单、更轻量级。

默认情况下，Apache Hadoop 不会像 Apache Spark 一样快。但是，其性能可能会因安装的软件包以及所涉及的数据存储、维护和分析工作而异。

学习曲线

Apache Hadoop 要复杂得多。参与的难度将取决于开发人员如何安装和配置 Apache Hadoop 以及开发人员选择包含哪些软件包。无论如何，即使开箱即用，Apache Hadoop 的学习曲线也更为显著。

安全性和容错性