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本文目录一览：
- 1、spark和hadoop的区别
- 2、分析Spark会取代Hadoop吗?
- 3、在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
- 4、为什么Spark发展不如Hadoop
spark和hadoop的区别
1、其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
2、而Hadoop仍然停留于过去成功的地理市场中。在企业客户中Spark也没有大范围的涉及。我们注意到世界上大多数公司规模较小，一般都为1-50名员工，所以Spark似乎并不是任何规模公司的唯一选择。
3、Spark一开始就瞄准了性能，实现了在内存中计算。
4、每一个作业都是高时延的，而且只有在前一个作业完成之后下一个作业才能开始启动。因此，Hadoop MapReduce不能胜任比较复杂的、多阶段的计算服务。
5、MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型，用于将大规模数据集分割成多个小片段，并在分布式环境下进行并行处理，以实现高速的数据处理和分析。
分析Spark会取代Hadoop吗?
1、同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
2、spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。
3、比如说，中国移动的一个省公司（在企业级，移动公司的数据量还是算相当大的），他们单次分析的数量一般也就几百GB，连1TB都很少超过，更不用说超过10TB了，所以完全可以考虑用Spark逐步替代Hadoop。
4、spark基于内存处理，速度快。hadoop基于磁盘读取，速度慢些，但spark对内存要求高。spark可以用hadoop底层的hdfs作为存储。两个结合效果更好。
5、其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
6、大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具，合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多，具体岗位（大数据开发，大数据分析，数据产品经理等）要求的重点不同。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
1、目前看来，在各个场合下spark都优于hadoop（Map/Reduce）。但Hadoop与MR是的初衷是为了使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但spark对硬件的要求稍高，对内存/CPU是有较高要求的。
2、其次大数据的就业方向还有大数据Hadoop开发工程师和大数据Spark开发工程师，因为在学习过程中会学到Hadoop生态体系和Spark生态体系。随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。
3、可以是可以啦，但是最好还是接触一些Hadoop的知识，毕竟spark大部分时候还是需要集成到Hadoop的yarn上面的，所以hdfs得懂吧？所以，最好是看一下Hadoop的知识，了解一下，对你学好spark还是有帮助的。
4、web招聘的一般要求，很多招聘要求都是在此基础上再加上大数据，高并发，分布式等要求的。Hadoop，memcache等属于高阶要求，我觉得你应该一步一步来，不要急于求成。。Spark听说得比较少。。
5、未来产业领域会持续释放出大量的大数据相关岗位。所以女生学大数据也很好就业。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
6、与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充，可以在Hadoop文件系统中并行运行。
为什么Spark发展不如Hadoop
劣势是处理小量数据不够快。 一个 job 光准备时间就要十几秒。Spark 是速度快、机器学习优势、内存计算优势。 劣势是新手容易搞死服务器。Hadoop 发新闻称 将比 Spark 快 10 倍以上。
据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。
Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。
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