1、诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。2、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce...

Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。Hadoop是一种分布式...

平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到...

spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为MapTask和ReduceTask阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。Spark用户提交的任务称为application...

搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗搭建Spark伪分散式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读档案。完全分散式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分散式储存。Spark和Hadoop是完全两种丛集。Spark是分散式计算...

日志文件和pid目录在hadoop-env.sh中配置，exportHADOOP_PID_DIR，HADOOP_LOG_DIR为对应磁盘路径即可。journal目录在hdfs-site.xml中配置dfs.journalnode.edits.dir同理，yarn和hbase的log和pid文件路径都可在*_env.sh文件...

Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有...

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...

Hadoop是集成了yark，hdfs、MapReduce三大组件的框架Spark是一个优秀的基于内存的计算框架，可以使用，也可以和Hadoop集成使用，可以使用Hadoop的yarn进行资源管理、可以读写hdfs文件Scala是一个基于jvm的编程语言，Spark里面...

相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来...