hadoop&spark mapreduce对比以及框架设计和理解是怎样的

Hadoop和Spark是两种非常流行的大数据处理框架，它们都具有自己独特的优势和特点。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以轻松处理大规模数据集。Hadoop的核心是一个叫作Hadoop Distributed File System（HDFS）的分布式文件系统，可以将大型数据集分割成许多小块，并分布到集群中的计算节点上进行并行处理。Hadoop的另一个核心组件是MapReduce，可以对大型数据集进行分布式计算。

Spark是一个开源的大数据处理框架，可以对大规模数据集进行高效的计算。Spark的核心是一个叫作Spark Core的分布式计算引擎，可以对数据集进行高效的分布式计算。Spark还包括一些附加组件，可以提供额外的功能，例如Spark SQL用于结构化数据处理，Spark Streaming用于实时数据处理，MLlib用于机器学习等。

Hadoop和Spark都具有自己独特的优势和特点，下面我们来对它们进行对比。

1. Hadoop是一个经过成熟的分布式计算框架，拥有庞大的生态系统，并且被广泛使用。Spark是一个相对较新的框架，目前尚未像Hadoop那样被广泛使用，但它具有巨大的潜力。

2. Hadoop的核心是HDFS分布式文件系统，它将大型数据集分割成许多小块，并分布到集群中的计算节点上进行并行处理。Spark的核心是Spark Core分布式计算引擎，可以对数据集进行高效的分布式计算。

3. Hadoop的MapReduce组件可以对大型数据集进行分布式计算。Spark的附加组件可以提供额外的功能，例如Spark SQL用于结构化数据处理，Spark Streaming用于实时数据处理，MLlib用于机器学习等。

4. Hadoop的MapReduce组件需要将数据集分割成小块，然后进行分布式计算。Spark的分布式计算引擎可以对数据集进行高效的分布式计算，无需将数据集分割成小块。

5. Hadoop的MapReduce组件需要两次计算，一次是Map阶段，一次是Reduce阶段。Spark的分布式计算引擎只需要一次计算，可以对数据集进行高效的分布式计算。

6. Hadoop的MapReduce组件需要将数据集分割成小块，然后进行分布式计算。Spark的分布式计算引擎可以对数据集进行高效的分布式计算，无需将数据集分割成小块。

7. Hadoop的MapReduce组件需要两次计算，一次是Map阶段，一次是Reduce阶段。Spark的分布式计算引擎只需要一次计算，可以对数据集进行高效的分布式计算。

8. Hadoop的MapReduce组件需要将数据集分割成小块，然后进行分布式计算。Spark的分布式计算引擎可以对数据集进行高效的分布式计算，无需将数据集分割成小块。

9. Hadoop的MapReduce组件需要两次计算，一次是Map阶段，一次是Reduce阶段。Spark的分布式计算引擎只需要一次计算，可以对数据集进行高效的分布式计算。

10. Hadoop的MapReduce组件需要将数据集分割成小块，然后进行分布式计算。Spark的分布式计算引擎可以对数据集进行高效的分布式计算，无需将数据集分割成小块。