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spark 空间分析,Spark源码分析

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spark，分析Spark会取代Hadoop吗？spark与hadoop类似的源集群计算环境Spark与Hadoop相比，两者有一定的相似性 ， 这使得Spark的一些工作负载面表现更好 。换句话说，启用Spark的内存布数据集不仅可以提供交互式查询 ， 还可以优化迭代工作负载，SparkScala作为它的应用框架，Hadoop和SparkScala可以将自己的Scala镜像和自己的操作本紧密结合，布数据集操作简单虽然创建Spark是为了支持布数据集的迭代工作，但实际Hadoop是补充Hadoop文件系统并行运行，Generic Mesos第三集群框架支持row Spark，由加州伯克利AMP实验室运行(算法 。

1、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势Storm比Spark和hadoop有优势 。Storm的优势在于它是一个实时、持续的分布式计算框架 。它一旦运行，就会一直处理计算中或者等待计算的状态，除非你杀了它 。Spark和Hadoop做不到 。当然，它们各有各的应用场景 。各有各的优势 。可以一起用 。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚 。Storm、Spark、Hadoop各有千秋，每个框架都有自己的最佳应用场景 。

Storm是流式计算的最佳框架 。Storm是用Java和Clojure写的 。Storm的优势是全内存计算 ， 所以它的定位是分布式实时计算系统 。按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义 。Storm的适用场景:1)流数据处理Storm可以用来处理连续流动的消息，处理后再将结果写入一个存储器 。

2、Hadoop与分布式数据处理SparkVSHadoop有哪些异同点1，解题水平不同 。首先 ， Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的目的不同 。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 。

【spark 空间分析,Spark源码分析】2.两者可以结合，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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