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這篇文章主要講解了“hadoop和spark的區別是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“hadoop和spark的區別是什么”吧！
主要是從四個方面對Hadoop和spark進行了對比分析：
1、目的：首先需要明確一點，hadoophe spark 這二者都是大數據框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一個分布式的數據基礎設施，它是將龐大的數據集分派到由若干臺計算機組成的集群中的多個節點進行存儲。Spark是一個專門用來對那些分布式存儲的大數據進行處理的工具，spark本身并不會進行分布式數據的存儲。
2、兩者的部署：Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapReduce為海量的數據提供了計算。所以使用Hadoop則可以拋開spark，而直接使用Hadoop自身的mapreduce完成數據的處理。Spark是不提供文件管理系統的，但也不是只能依附在Hadoop上，它同樣可以選擇其他的基于云的數據系統平臺，但spark默認的一般選擇的還是hadoop。
3、數據處理速度：Spark，擁有Hadoop、 MapReduce所具有能更好地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的的優點；但不同于MapReduce的是Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
4、數據安全恢復：Hadoop每次處理的后的數據是寫入到磁盤上，所以其天生就能很有彈性的對系統錯誤進行處理；spark的數據對象存儲在分布于數據集群中的叫做彈性分布式數據集中，這些數據對象既可以放在內存，也可以放在磁盤，所以spark同樣可以完成數據的安全恢復。
感謝各位的閱讀，以上就是“hadoop和spark的區別是什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對hadoop和spark的區別是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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