区别
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架构与功能
- Hadoop：主要由 HDFS（分布式文件系统）、MapReduce 计算框架和 YARN（资源调度系统）等组成。HDFS 用于存储大规模数据，MapReduce 负责处理数据，YARN 负责资源管理和任务调度。其擅长处理大规模的批处理任务，数据通常先存储在 HDFS 上，然后通过 MapReduce 进行处理。
- Spark：基于内存计算的分布式计算框架，具有更先进的 DAG（有向无环图）执行引擎。它提供了丰富的 API，如 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming 等，能方便地进行各种数据处理任务，包括批处理、交互式查询、流计算等。Spark 可以将数据缓存到内存中，大大提高了数据处理的速度，尤其适用于迭代计算和交互式查询。
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数据处理速度
- Hadoop：MapReduce 在处理大规模数据时，由于需要频繁地进行磁盘 I/O，数据处理速度相对较慢。特别是对于迭代式算法，每次迭代都要将中间结果写入磁盘，再从磁盘读取，这会带来较大的性能开销。
- Spark：基于内存的计算模型，能将数据缓存在内存中，避免了频繁的磁盘 I/O。在处理迭代式算法时，数据可以直接在内存中进行多次迭代计算，大大提高了处理速度。据测试，Spark 在某些场景下比 Hadoop MapReduce 快数倍甚至数十倍。
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编程模型
- Hadoop：采用 MapReduce 编程模型，需要开发者分别实现 Map 和 Reduce 函数来处理数据。这种编程模型相对较为底层，对于复杂的数据分析任务，开发难度较大，代码量也较多。
- Spark：提供了更加简洁、高层的编程接口，如 Java、Scala、Python 等语言的 API。开发者可以使用这些 API 以更直观的方式进行数据处理，例如使用 RDD（弹性分布式数据集）的各种操作，如 map、filter、reduceByKey 等，代码更加简洁易懂，开发效率更高。
联系
- 数据存储：Spark 可以使用 Hadoop 的 HDFS 作为其数据存储系统，借助 HDFS 的分布式存储能力来存储大规模数据。这样，Spark 可以充分利用 HDFS 的可靠性和可扩展性，同时发挥自身的计算优势进行数据处理。
- 生态系统集成：两者都属于 Hadoop 生态系统的重要组成部分。Hadoop 为大数据处理提供了基础的存储和计算架构，Spark 则作为计算框架在 Hadoop 生态系统中与其他组件（如 Hive、HBase 等）紧密集成，共同完成复杂的大数据处理任务。例如，Spark 可以与 Hive 集成，利用 Hive 的元数据管理和 SQL 查询功能，结合 Spark 的计算能力，实现更高效的数据查询和分析。
- 任务执行：在一些情况下，Spark 任务可以通过 YARN（Hadoop 的资源调度系统）来进行资源管理和任务调度。YARN 可以为 Spark 任务分配计算资源，包括内存、CPU 等，确保任务能够在集群环境中高效运行。这使得 Spark 能够更好地与 Hadoop 集群的资源管理机制相融合，充分利用集群的资源。
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Spark是如何将数据缓存到内存中的
介绍一下Hadoop的发展历程
对比一下Spark和Hive的优缺