Hadoop和Spark的联系和区别

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#hadoop #spark #机器学习

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本文对比了Hadoop和Spark两大主流大数据处理框架的关键特性。Hadoop主要针对硬盘存储进行优化，适用于离线批处理；而Spark则侧重于内存计算，支持更丰富的计算模型和迭代处理方式，能够应对批处理及实时处理等多种场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    Hadoop和Spark的联系和区别

计算数据存储位置

Hadoop：硬盘
Spark：内存

计算模型

Hadoop：单一
Spark：丰富

处理方式

Hadoop：非迭代
Spark：迭代

场景要求

Hadoop：离线批处理。（面对SQL交互式查询、实时处理及机器学习等需要和第三方框架结合。多种数据格式转换，导致消耗大量资源）
Spark：批处理、实时处理