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大数据分析框架 spark,数据分析框架怎么写

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3.大数据技术栈:包括Hadoop、Spark等分布式计算框架、NoSQL数据库、数据仓库等大数据技术 。spark区别与应用场景Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但企业在选择大数据框架时，不能厚此薄彼 ， 著名大数据专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同，Hadoop和Spark都是大数据框架，都提供了一些工具来执行常见的大数据任务，但确切的说，它们执行的任务并不相同，也不是互斥的 。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍 ， 但是它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今很多大数据项的基础，它可以在普通电脑几乎无限的硬盘上存储PB级的数据集，并提供良好的可扩展性 ， 只需要随着数据集的增加而增加硬盘，所以Spark需要一个第三方分布式存储，也正是这个原因，许多大数据项目在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS的数据 。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统每次操作后都会用到 。
【大数据分析框架 spark,数据分析框架怎么写】
1、数据科学与大数据技术专业学什么?数据科学与大数据技术专业主要涵盖以下内容:1 。数据分析和统计学:包括数据的收集、处理、清洗、可视化和解释 ， 以及基本的统计学概念和方法 。2.机器学习和人工智能:包括有监督学习、无监督学习、深度学习等机器学习算法 ， 以及用于构建AI系统的相关技术 。3.大数据技术栈:包括Hadoop、Spark等分布式计算框架、NoSQL数据库、数据仓库等大数据技术 。

2、hadoop和 spark的相同和区别解题水平不同 。首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是用途不同 。Hadoop本质上更多的是一种分布式数据基础设施:它将庞大的数据集分布到由普通计算机组成的集群中的多个节点上进行存储，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件 。同时，Hadoop会对这些数据进行索引和跟踪 ， 使得大数据处理和分析的效率达到前所未有的高度 。

两者可以结合，也可以分离 。Hadoop不仅提供了HDFS的分布式数据存储功能，还提供了称为MapReduce的数据处理功能 。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据处理 。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存 。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行 。

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