首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
Apache Hadoop和Apache Spark有哪些区别？
什么是Apache ZooKeeper？它的作用是什么？
什么是Apache Tomcat？它是如何工作的？
Apache Solr是什么？它的作用是什么？
Apache Hive是什么？它的作用是什么？
Apache Flink是什么？它的作用是什么？
Apache Storm是什么？它的作用是什么？
什么是Apache Cassandra？它与关系型数据库有什么不同？
什么是Apache Lucene？它的作用是什么？
什么是Apache Spark？它的特点是什么？
当前位置:
首页>>
技术小册>>
Apache面试指南
小册名称：Apache面试指南
答案：Apache Hadoop和Apache Spark是两个非常流行的大数据处理框架，它们有以下几个主要区别： 数据处理方式：Hadoop使用基于磁盘的批处理模式，而Spark使用内存中的数据处理模式。这意味着，在相同的硬件条件下，Spark可以比Hadoop更快地处理数据。 数据处理能力：Hadoop适合处理大规模离线数据处理，如批量ETL和数据仓库等。而Spark则适合处理实时数据流，如实时流处理和机器学习等。 编程模型：Hadoop使用MapReduce编程模型，而Spark使用RDD（Resilient Distributed Dataset）编程模型。RDD是一种具有容错性的分布式数据集合，可以被并行操作。 部署模式：Hadoop通常在集群模式下部署，而Spark则可以在本地模式或集群模式下运行。 需要注意的是，Hadoop和Spark并不是互斥的，它们可以相互结合使用，以充分利用各自的优势。例如，可以使用Hadoop来处理批量离线数据，然后将结果存储在HDFS中，并使用Spark来进行实时流处理和机器学习等操作
下一篇：
什么是Apache ZooKeeper？它的作用是什么？
该分类下的相关小册推荐：
Apache-Shiro指南
