火花有什么关系？Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，企业在选择大数据框架时，不能厚此薄彼，最近，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同，Hadoop和Spark都是大数据框架，都提供了一些工具来执行常见的大数据任务，但确切地说，它们执行的任务并不相同，彼此并不排斥。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础，它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级数据集，并提供良好的可扩展性，你只需要随着数据集的增加而增加硬盘，所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，许多大数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS的数据，与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都在内存中，每次操作后都会安装Hadoop的MapReduce系统。
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