但是两者完全可以结合在一起,hadoop提供分布式 集群和分布式 文件系统,spark可以依附在hadoop的HDFS代替MapReduce弥补MapReduce计算能力不足的问题。 三:一方面,由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能,目前还是无法由Spark取代的,比如,Storm可以实现毫秒级响应的流计算,但是,Spark则无法做到毫秒级响应。另一方面,企业中...
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写,主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据,可以改进数据的互操作性。 通过Sqoop,可以方便地将数据从MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系数据库中导入Hadoop(比如导入到HDFS、HBase或Hive中),或者将数据从Hadoop导出到关系数据库,使得传统关系数据库和Hadoop之间的数据迁移变得非常方便。 各组件关...
相对于Hadoop-MapReduce,Spark具有以下优点: Spark计算模式属于MapReduce,但不完全局限于Map和Reduce操作,并且Spark还提供了多种数据集操作类型,编程模型比Hadoop-MapReduce更灵活。 Spark提供了内存计算,可以将中间结果放到内存中,对于迭代运算效率更高。 Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于Hadoop-MapReduce的迭代执行...
Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷,(spark 与 hadoop 的差异)具体如下: 首先,Spark 把中间数据放到内存中,迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地,保存到磁盘上,这样势必会影响整体速度,而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架...