spark和hadoop的区别？
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop***用MapReduce计算模型，而Spark***用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要***用java编程语言，而Spark则***用Scala、Java或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. ***利用：Hadoop的***利用率较低，而Spark可以充分利用***，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
spark和hadoop的区别？
Spark和Hadoop都是用于处理大规模数据的框架，但它们有以下不同之处：
1. 数据处理方式：Hadoop使用批处理技术，将数据切分成小块分别处理；Spark则***用基于内存的数据处理，可以处理更复杂的数据。
2. 处理速度：由于Spark***用了内存计算技术，数据处理速度比Hadoop更快。
3. 适用场景：Hadoop更适合处理海量数据的存储和批处理，而Spark更适合处理实时数据的流式处理和交互式查询。
4. 生态系统：Hadoop的生态系统比Spark更庞大，包括多个组件和工具，而Spark则拥有更简单的基础架构，但可以与其他第三方组件集成使用。
Spark 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理技术，它们的主要区别在于数据处理和分析的方式以及所使用的工具和组件。
Hadoop 是一个开源的分布式文件系统，它可以用于存储和处理大规模数据集。Hadoop 的核心组件包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，可以存储大规模数据，YARN 是一个***管理器，用于分配和管理计算***，MapReduce 是一个分布式计算框架，用于对数据进行排序、过滤、聚合等处理。
Spark 是一个基于 J***a 的开源分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。Spark 的主要组件包括 SparkContext、RDD(弹性分布式数据集) 和 Spark SQL。SparkContext 是 Spark 应用程序的核心组件，它提供了用于处理数据的 API 和工具。RDD 是 Spark 的核心概念，它是一种弹性分布式数据集，可以用于对数据进行拆分、组合、过滤等操作。Spark SQL 是 Spark 的一个 SQL-like API，它可以用来对数据进行查询和分析。
总的来说，Spark 和 Hadoop 都是用于处理大规模数据的开源技术，但它们的应用场景和处理方式不同。Hadoop 主要用于存储和处理大规模数据集，而 Spark 主要用于高效的数据处理和分析。
