apache spark 和 hadoop 在数据处理方法上存在差异：hadoop：分布式文件系统，批处理，使用 mapreduce 计算。spark：统一数据处理引擎，实时处理和批处理兼备，提供内存计算、流处理和机器学习等功能。
Apache Spark 与 Hadoop：概念和区别
Apache Spark 和 Hadoop 是两个广泛用于大数据处理的框架，但在方法和功能上存在显著差异。
概念
Hadoop 是一个分布式文件系统，专注于存储和处理大量数据。它使用 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 存储数据并利用 MapReduce 框架进行并行计算。
另一方面，Spark 是一个统一数据处理引擎，它扩展了 Hadoop 的功能。除了分布式存储外，Spark 还提供了内存计算、实时流处理和机器学习等功能。
区别
| 特征 | Hadoop | Spark |
|---|---|---|
| 处理模型 | 批处理 | 实时处理和批处理 |
| 数据类型 | 结构化和非结构化 | 结构化和非结构化 |
| 计算引擎 | MapReduce | Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib |
| 内存使用 | 使用磁盘存储 | 使用内存存储 |
| 速度 | 较慢 | 较快 |
| 数据分析 | 主要用于离线分析 | 实时分析和预测建模 |
| 可扩展性 | 水平扩展通过添加节点 | 弹性扩展 |
实战案例
案例 1：日志分析
- Hadoop：HDFS 存储日志，MapReduce 分析日志以检测模式和异常。
- Spark：Spark Streaming 实时处理日志，并在检测到特定模式或异常时发出警报。
案例 2：机器学习
- Hadoop：无法直接进行机器学习任务。需要外部分析库（例如 Mahout）。
- Spark：Spark MLlib 提供内置算法和功能，用于机器学习模型的训练和部署。
选择考虑因素
选择 Hadoop 或 Spark 主要取决于数据处理需求：
- 批处理和大量数据：Hadoop 适合大规模批处理作业。
- 实时处理、内存计算和高级分析：Spark 提供了对这些功能的出色支持。
- 扩展性和弹性：Spark 在可扩展性和弹性方面具有优势。
