spark与hadoop共存吗

spark与hadoop是否可以共存？

这个问题困扰了许多人，因为它们之间存在很多相似之处。然而，事实并非如此，它们是完全不同的两个技术。

首先，让我们来看看它们之间的一些主要区别：

1.Hadoop是一个分布式文件系统，而Spark是一个分布式计算框架。

2.Hadoop的MapReduce作业是顺序执行的，而Spark的作业可以并行执行。

3.Hadoop的MapReduce作业需要通过网络将数据传输到Reduce节点，而Spark将数据直接传输到计算节点。

4.Hadoop的MapReduce作业只能处理结构化数据，而Spark既可以处理结构化数据，也可以处理非结构化数据。

5.Hadoop的MapReduce作业需要将数据持久化到HDFS，而Spark将数据持久化到内存中。

根据以上差异，我们可以得出结论，Hadoop和Spark是两种不同的技术，不能够共存。

然而，它们之间也存在一些相似之处，主要如下：

1.它们都是开源的。

2.它们都是分布式的。

3.它们都是可以处理大规模数据的。

根据以上相似之处，我们可以得出结论，Hadoop和Spark是两种不同的技术，但它们之间也存在一些相似之处。