hadoop比较,hadoop优点

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3.第三方发行版比较Cloudera：最成熟、部署案例最多的发行版。 提供强大的部署、管理和监控工具。 Cloudera开发并贡献了ImpalaSpark，它可以实时处理大数据，并且比Hadoop更加通用。Spark提供了多种类型的数据集操作，不像Hadoop只提供Map和Reduce操作。 例如，map、filter、flatMap、sample、groupByKey、reduceByKe

Hadoop先看Hadoop解决什么问题。Hadoop解决大数据（大到一台电脑不能存储，一台电脑可以计算）1.Spark和Hadoop的比较1.1Haoop的缺点1.表达能力有限；2.磁盘IO开销大；3.延迟高；4.任务之间的连接涉及IO开销；5.在上一个任务执行之前，其他任务无法启动，执行起来很困难托温。

≥△≤ Storm的网络直接传输和内存计算比Hadoop的HDFS传输有更低的延迟。当计算模型更适合流式传输时，Storm的流式处理节省了批量数据收集的时间；因为Storm与MPP设计相反，HadoopResourceManager(YARN)给你更细粒度的资源管理——与MPP相比，MapReduce作业不需要所有计算任务并行运行，这样您甚至可以处理大型集群（如果其他部分完全可用）

Hadoop和Spark都是大数据框架，但它们有不同的用途。 Hadoop本质上解决了大数据太大而无法在一台计算机上存储且无法在规定时间内处理的问题。它是分布式数据库。过去几年日志分析和开源搜索领域Elasticsearch和hadoop的比较。 Elasticsearch引擎变得越来越流行。 它及其开源服务器端日志收集产品Logstash，其开源可以

Hadoop和Spark数据处理的性能比较实时处理容错安全编程语言和易用性机器学习结论Hadoop是利用分布式系统进行数据处理的先驱者。 后来，ApacheSpark克服了Hadoop1。Spark和Hadoop1.1的缺点Haoop的缺点1.表达能力有限；2.磁盘IO开销大；3.延迟高；4.一开始很难处理复杂、多阶段的计算任务。 1.2MR相比Hadoop的优势1.Spark的计算模型