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hadoopspark大数据巨量分析

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与hadoop相比，spark技术真的能取代Hadoop吗？Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，而Spark用内存存储数据，所以Spark能提供比Ha？Da数据分析Apache Spark的应用实例是什么 。
1、主流的大 数据 分析框架有哪些1 ， HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发HDFS分布式文件系统 ， 根据BigTable开发HBase 数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，而Spark用内存存储数据，所以Spark能提供比Ha？Doop快了100倍 。因为断电后内存会丢失数据，所以Spark无法用来处理需要长期存储的数据 。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop ， 提供实时操作的特点，可以实时处理大型数据 stream 。
2、金融需要hadoop,spark等这些大 数据 分析工具吗?使用场景是怎样的看看宜信ABI的相关案例 。银行Big 数据应用国内很多银行已经开始尝试通过Big 数据来带动业务运营 。如中信银行信用卡中心利用Big 数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息 。一般来说，银行大学数据的申请可以分为四大方面:1 。客户画像客户画像的应用主要分为个人客户画像和企业客户画像 。个人客户画像包括人口统计特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等 。企业客户画像包括生产、流通、运营、财务、销售及客户数据、相关产业链上下游等 。
比如某信用卡客户，一个月刷卡8次，平均每次刷卡金额800元 ， 平均一年打4次客服电话，从未投诉过 。按照传统的数据 分析，客户是满意度高、流失风险低的客户 。但如果看到客户的微博 ， 真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便 。客户的客服电话数次未接通，客户多次在微博投诉，客户流失风险较大 。
3、如何低成本,高效率搭建Hadoop/Spark大 数据处理平台【hadoopspark大数据巨量分析】传统的租用云服务的big 数据平台有几个通病:建设周期过长，扩展不方便 ， 所以big 数据平台的建设规模一般会适当放大 ， 导致前期资源闲置浪费，也埋下了后期资源不足的隐患 ， 影响业务发展 。云计算很久以前就解决了灵活构建的问题 。我们可以按需搭建一个大型的数据平台，随着业务的增长快速扩张和收缩 ， 企业可以按需支付成本 。另外，Hadoop/Spark 数据生态系统中有很多组件，每个组件对硬件资源的要求都不一样 。然而 ， 在传统平台的构建中，通常很难考虑到资源需求的差异 。
4、大 数据 分析ApacheSpark的应用实例?

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