Hadoop和Spark區別
1、Hadoop對資料進行儲存分析，spark基於記憶體，只進行分析：spark可以使用Hadoop的HDFS或者其它基於雲的資料平臺，一般使用HDFS，畢竟兩者的結合最好，Hadoop可以使用基於HDFS的hbase，能對資料進行修改刪除，HDFS只能追加和全表刪除
2、spark資料處理快於Hadoop：Hadoop從叢集讀取資料後，通過MapReduce將中間處理結果寫入叢集，然後重新讀取新資料再處理，迴圈往復直到處理完畢，spark讀取叢集資料後，全部處理完畢才存入叢集
3、Hadoop是一個大模組，spark可融入Hadoop生態，是對Hadoop的補充
4、災難恢復方面，Hadoop磁碟讀寫，天生具有彈性恢復，spark基於RDD，放在記憶體或者磁碟中，也能進行災難恢復
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