hadoop和大數(shù)據(jù)的關(guān)系？和spark的關(guān)系？大數(shù)據(jù)其實是一個比較龐大和廣泛的概念，Hadoop是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理的批量數(shù)據(jù)存儲、計算和分析框架。Spark可以理解為一個內(nèi)存計算框架。現(xiàn)在很

hadoop和大數(shù)據(jù)的關(guān)系？和spark的關(guān)系？

大數(shù)據(jù)其實是一個比較龐大和廣泛的概念，Hadoop是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理的批量數(shù)據(jù)存儲、計算和分析框架。Spark可以理解為一個內(nèi)存計算框架。現(xiàn)在很多主流的大數(shù)據(jù)平臺都是在Hadoop的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化和再開發(fā)的，spark一般都集成到Hadoop中進行流數(shù)據(jù)處理spark streaming

一定要在Hadoop集群上。它的數(shù)據(jù)源是HDFS，它本質(zhì)上是一個基于yarn的計算框架，就像Mr.

Hadoop與Spark的關(guān)系，Spark集群必須依賴Hadoop嗎？

感謝您的邀請

！請看下面的圖片：

狹義的Hadoop，也就是原始版本：只有HDFS map reduce

未來會出現(xiàn)很多存儲、計算和管理框架。

如果我們比較它們，我們可以比較Hadoop map reduce和spark，因為它們是用于大數(shù)據(jù)分析的計算框架。

Spark有許多線路組件，它們更強大、更快。