hadoop和spark的关系,odps和hadoop的关系

hadoop的框架 2023-11-18 19:08 708 墨鱼

hadoop的框架

hadoop和spark的关系,odps和hadoop的关系

Spark是一个类似于HadoopMapReduce的通用并行计算框架，由加州大学伯克利分校AMPlab开源。Spark基于MapReduce算法实现分布式计算，具有HadoopMapReduce的优势；但Spark主要用于分布式，它是处理以分布式方式存储的大数据的工具，但它并不存储分布式数据。 2：依赖Hadoop主要提供HDFS分布式数据存储功能。此外，它还提供了

ˇ▂ˇ HADOOP和Spark之间有什么关系？如上图所示，Hadoop和Spark都是大数据框架，但各自的用途不同。 Hadoop本质上更多的是一种分布式数据基础设施：它将海量的数据集分布到一个普通的系统上，这就是后来著名的大数据框架系统——Hadoop的由来。 DougCutting被称为Hadoop之父。

⊙＾⊙ a.蓝色部分是Hadoop生态系统组件，黄色部分是Sparke生态系统组件。虽然它们是两个不同的大数据处理框架，但它们并不相互排斥。Spark和Hadoop中的MapReduce是共生的。关系。 Hadoop提供的就是MapReduce/Tez/Spark所做的事情。 MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。 MapReduce的设计采用了非常简化的计算模型，只计算了Map和Reduce。

以下是Spark与Hadoop的关系：1.共享数据存储：Spark可以直接使用Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储和访问数据。 Spark支持从HDFS读取和写入数据，并且可以利用HDFS1.Hadoop生态系统概述Hadoop是能够分布式处理大量数据的软件框架。它可靠、高效且可扩展。 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，而hadoop2.0还包括YARN。想知道更多

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标签： odps和hadoop的关系