两者可以结合，也可以分离。Hadoop不仅提供了HDFS的分布式数据存储功能，还提供了称为MapReduce的数据处理功能。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据处理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行。
6、什么是大数据的主流框架?大数据的框架肯定是指分布式存储和分布式计算的框架。以前这个框架基本被hadoop垄断，现在不一定了。现在很多数据库都开发了分布式版本，性能比简单的hadoop更强。比如阿里的oceanbase和tidb分步计算框架也有spark，它超越了myproduce，致力于大规模计算。其中的一些，比如神经网络，Tensorflow，都是自带的。
其中有一些比较流行，比如Spark，Hadoop，Hive，Storm。普雷斯托在效用指数上得分很高，而弗林克潜力巨大。1.Apache Hadoop是一个基于Java的平台。这是一个开源框架，可以跨硬件机器集群提供批量数据处理和数据存储服务。Hadoop也适用于可靠、可扩展和分布式计算。
7、求教现在处理大数据量的web开发,框架选择如何选择Web开发框架开发框架的选择总是众说纷纭。尤其是Web层的开发框架众多，各有特色，如Struts、WebWork、SpringMVC、Tapestry、JSF、WebPage3.0等等。我们先来看看为什么要使用Web开发框架——使用框架的必然框架，即框架。其实就是一个应用的半成品。把不同应用中的一些常见的东西提取出来做一个半成品程序。这样的半成品就是所谓的程序框架。
在某些方面使用别人成熟的框架，相当于请别人帮你完成一些基础工作。你只需要专注于系统的业务逻辑设计。这样就不用每次开发都从零开始，而是可以在这个基础上开始构建。使用框架最大的好处是:减少重复开发工作量，缩短开发时间，降低开发成本。同时还有其他好处，比如让程序设计更合理，程序运行更稳定。基于这些原因，基本上都会选择一些合适的开发框架来帮助快速高效的开发应用系统。
8、五种大数据处理架构五大数据处理架构大数据是收集、组织和处理大容量数据集并从中获得洞察所需的非传统策略和技术的总称。尽管处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过了一台计算机的上限，但这种类型计算的普遍性、规模和价值只是在最近几年才经历了大规模的扩张。本文将介绍大数据系统的一个基本组件:处理框架。处理框架负责计算系统中的数据，例如处理从非易失性存储中读取的数据或处理刚刚摄入系统中的数据。
这些框架将介绍如下:仅批处理框架:ApacheHadoop仅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大数据处理框架？处理框架和处理引擎负责计算数据系统中的数据。“引擎”和“框架”的区别虽然没有权威的定义，但很多时候，前者可以定义为实际负责处理数据操作的组件，后者可以定义为承担类似功能的一系列组件。
9、大数据处理框架有哪些?1。批处理是大数据处理的普遍需求，批处理主要操作大容量静态数据集，在记账过程完成后返回结果。针对这种处理模式，批处理有一个明显的缺点，就是面对大规模的数据，记账处理的威力不尽如人意，目前，批处理在处理许多持久数据方面表现出色，因此经常用于分析历史数据。2.流处理批量处理后的另一个普遍需求是流处理，实时的对进入系统的数据进行核算，处理结果会立即可用，并随着新数据的到来不断更新。
