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主要翻译自官网I，存储Systemspark部署在尽可能靠近数据的地方是因为大多数Spark工作可能需要从外部存储 systems(如Hadoop文件系统或HBase)读取输入。Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大型数据项目，但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼，著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同，Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但是它没有分布式的存储系统，而分布式的存储是很多大型数据项目的基础，可以将PB级数据 set 存储放在普通电脑几乎无限的硬盘上，并提供良好的可扩展性，只需要随着数据 set的增加而增加硬盘，所以Spark需要第三方发行存储，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用就可以在HDFS 数据中使用存储了。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都在内存中，而Hadoop的MapReduce。

2、Spark对硬件的要求

Spark的硬件要求估计全部spark开发者关心的spark硬件要求。合适的硬件配置需要具体分析，这里给出以下建议。主要翻译自官网I，存储Systemspark部署在尽可能靠近数据的地方是因为大多数Spark工作可能需要从外部存储 systems(如Hadoop文件系统或HBase)读取输入。因此，提出以下建议:1 .如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。

说到Da 数据，相信大家对Hadoop和ApacheSpark这两个名字都很熟悉。不过最近业内有人在鼓吹Hadoop会死，Spark会立。他们是危言耸听，哗众取宠，还是有独特的眼光，可以打破未来？Spark技术与Hadoop相比如何？工业企业正在使用哪些技术数据？现在想开始学Da 数据应该从哪个开始？

Hadoop和ApacheSpark都是大型数据框架，但用途不同。Hadoop本质上是一个分布式的数据基础设施:它将庞大的数据 set分布到存储的普通计算机组成的集群中的多个节点上，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop会对这些数据进行索引和跟踪，使得large 数据的处理和分析效率达到前所未有的高度。

1，解题水平不同。首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的用途不同。Hadoop本质上是一个分布式的数据基础设施:它将庞大的数据 set分布到存储的普通计算机组成的集群中的多个节点上，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop会对这些数据进行索引和跟踪，使得large 数据的处理和分析效率达到前所未有的高度。

2.两者可以结合，也可以分离。Hadoop不仅提供了HDFS 数据 存储的分布式功能，还提供了数据的处理功能，称为MapReduce。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据的处理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行。

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但是它没有分布式的存储系统，而分布式的存储是很多大型数据项目的基础。可以将PB级数据 set 存储放在普通电脑几乎无限的硬盘上，并提供良好的可扩展性，只需要随着数据 set的增加而增加硬盘。所以Spark需要第三方发行存储。很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用就可以在HDFS 数据中使用存储了。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，而Hadoop的MapReduce。

1，SparkVSHadoop有哪些异同？Hadoop:布批处理计算强调批处理对于数据挖掘和分析Spark:基于内存计算的集群计算系统使得数据分析更快。Spark，一个类似Hadoop的源集群计算环境，两者有一些相似之处，使得Spark的一些工作负载面表现更好。换句话说，Spark启用内存布数据Spark Scala语言除了提供交互查询，还可以优化迭代工作量。Scala作为它的应用框架。Hadoop和SparkScala可以紧密集成它们的Scala映像。这个集合很容易操作。Layout 数据 Set虽然Spark支持layout 数据 Set迭代操作实际Hadoop补充Hadoop文件系统并行操作通用Mesos第三集群框架支持线Spark由加州伯克利AMP实验室、

很难直接比较Hadoop和Spark，因为它们以相同的方式处理许多任务，但它们在某些方面并不重叠。例如，Spark没有文件管理功能，因此它必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他解决方案。Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心，但是还有其他几个模块。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍)。Spark也可以执行批处理，但它确实擅长处理流式工作负载、交互式查询和机器学习。相对于MapReduce基于磁盘的批处理引擎，Spark以数据实时处理功能著称。Spark与Hadoop及其模块兼容。

Hadoop存储数据最重要的配置是在coresite.xml文件中设置的。只需将coresite.xml的hadoop.tmp.dir值改为新磁盘的路径即可，考虑到数据从程序中分离出来，决定将继续增长的文件全部迁移，包括日志文件、pid目录和日志目录。日志文件和pid目录配置在hadoopenv.sh中，exportHADOOP_PID_DIR和HADOOP_LOG_DIR是对应的磁盘路径。