La diferencia entre Spark y Hadoop

La diferencia entre Spark y Hadoop: el orden de nacimiento, diferentes cálculos y diferentes plataformas.

En el orden de nacimiento, hadoop pertenece a la primera generación de plataformas de procesamiento de big data de código abierto, mientras que spark pertenece a la segunda generación. Spark, que pertenece a la próxima generación, es definitivamente mejor que el Hadoop de primera generación en una evaluación integral.

Los diferentes cálculos de Spark y Hadoop son en realidad muy similares en las ideas subyacentes de la computación distribuida, es decir, el modelo de computación distribuida mapreduce: la operación se divide en dos etapas, la etapa 1-mapa, que es responsable de extrayendo datos del flujo ascendente Después de obtener los datos, realizan operaciones por separado y luego mezclan los resultados de la operación al reductor descendente. Luego, los reductores realizan operaciones de agregación en los datos leídos a través de la mezcla. Hay diferencias entre Spark y Hadoop en lo específico. implementación de computación distribuida; mapreduce en hadoop En el marco informático, un trabajo informático realiza un proceso de reducción de mapas en un trabajo de chispa y se pueden conectar en cascada múltiples procesos de reducción de mapas.

La diferencia entre Spark y Hadoop es que Spark es una plataforma informática, mientras que Hadoop es una plataforma compuesta (que incluye un motor informático, un sistema de almacenamiento de archivos distribuido y un sistema de programación de recursos informáticos distribuidos). Al comparar Spark con Hadoop, la razón principal es que la parte informática de la tecnología de big data se ha desarrollado hasta la etapa actual. Hadoop se debe principalmente a que su parte informática está disminuyendo gradualmente, mientras que Spark se encuentra actualmente en su punto máximo y la demanda de aplicaciones relacionadas. Las tecnologías son grandes y las ofertas son fáciles de conseguir.