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谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听？哗众取宠？还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢? （1）先说二者之间的区别吧。首先，Hado

如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常

adoop的数据流(streaming)是最快也是最透明的选项，而且最适合于文本处理。mrjob最适合于在Amazon EMR上快速工作，但是会有显著的性能损失。dumbo 对于大多数复杂的工作都很方便(对象作为键名(key))，但是仍然比数据流(streaming)要慢。请继续往下阅读，以了解实现细节，性能以及功能的比较。一个有趣的问题为了测试不同的框架，我们不会做“统计词数”的实验

数据类型可以通过ndarray的dtype来打印数组中元素的类型例： ndarray1.dtypendarray常见的数据类型如下:例：import numpy as npndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4])ndarray2 = np.array(list('abcdefg'))ndarray3 = np.array([True, False, False, T