Spark是一个大数据处理框架Spark是由加州大学伯克利分校和麻省理工学院开发的开源大数据处理框架，它使用Scala语言编写，可以在Hadoop分布式文件系统HDFS上运行，也可以独立运行Spark的出现解决了Hadoop在处理大数据时存在的计算性能瓶颈问题Spark的核心是一个分布式计算引擎，它可以在内存中存储中间计算结；首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前。

大数据处理软件有Apache HadoopApache Spark大数据实时处理软件Storm等1 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集其核心组件包括分布式文件系统HDFS和MapReduce编程；Spark是一个开源的大数据处理框架，它是一个软件工具根据查询个千峰教育网得知，Spark是一个开源的大数据处理框架，它是一个软件工具它由Apache软件基金会进行维护，并提供了多种编程语言的API和丰富的库，用于开发大数据应用程序Spark提供了一个分布式计算引擎，可以处理大规模数据集的计算任务它具有。

面试题来源可回答1Spark内存管理的结构2Spark的Executor内存分布参考“内存空间分配”1堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内Onheap空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存同时，Spark引入了堆外Offheap内；大数据框架主要有以下几种Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据其核心组件包括分布式文件系统HDFSMapReduce编程模型和HBase数据库等Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题Spark Apache。

常见的大数据处理工具有HadoopSparkApache FlinkKafka和Storm等1 **Hadoop**Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集Hadoop提供了HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算模型两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据它支持多种编程语言，如。

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Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率而Spark基于内存计算一个task会在一个分片上以流水线的形式执行，中间不会再分配内存，避免内存被。

Hadoop与大数据Spark的关系解析Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，分别负责数据存储与计算框架，是大数据处理的基础HDFS通过NameNodeDataNode与Client组成，实现分布式文件系统的存储与管理MapReduce则通过任务调度与数据并行处理，实现大规模数据集的高效分析在大数据处理流程中，数据首先通过HDFS存储，然后。

Spark体系结构包括驱动程序执行程序和集群管理器的角色驱动程序是Spark应用程序的中心点，负责将用户代码转换为实际的Spark作业执行者主要负责执行任务，而集群管理器提供了不同的调度功能集，以分配和取消分配各种物理资源，如客户端Spark作业CPU内存等Spark应用程序的运行时架构涉及客户端提交的Spark。

大数据处理框架apache spark设计与实现

实时大数据处理框架Lambda架构将大数据系统分为批处理层实时处理层和服务层，实现高效的数据处理和分析数据处理框架的选择需考虑数据处理形式和结果时效性Hadoop架构适用于大数据存储和处理，Spark架构适合对实时性和性能有较高要求的场景，而实时流处理框架则适用于处理实时数据，Lambda架构提供了一种将。

Spark的运行流程可以分为几个步骤首先，driver用户编写的Spark程序创建SparkContext或SparkSession，并与Cluster Manager通信，将任务分解成JobJob由一系列Stage组成，Stage之间的执行是串行的，由shufflereduceBy和save等操作触发Task是Stage的基本执行单元，一个Stage可以包含多个Task，每个Task处理。

2 Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据3 Storm Storm是 Twitter。

面试题1Spark运行架构的核心特征是什么答案Spark架构设计的核心在于每个应用获取专属的executor进程，该进程在整个应用周期内持续存在，并以多线程方式执行任务Spark任务与资源管理器分离，主要依赖executor进程间的通信为了优化性能，提交SparkContext的客户端应靠近Worker节点，最好在同一Rack内，以减少。

spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同Spark是一个内存计算引擎Spark支持多种编程语言它适用于实时数据处理和迭代计算任务Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据Hadoop适用于离线数据处理批处理和数据仓库等场景总之。