差异： 数据处理方式： Hadoop主要基于批处理，处理大规模数据集，适用于离线数据分析；Spark则支持批处理、流处理和图计算，处理速度更快，适用于实时数据分析。
在大数据处理领域，Hadoop和Spark扮演着重要角色，但两者处理数据的方式及应用场景有所差异。Hadoop作为分布式数据基础设施，主要负责数据的存储和管理，将海量数据分配到多个节点上，提供高存储和处理能力。而Spark则专注于分布式数据处理，不涉及数据存储功能，它能够以接近实时的速度完成数据分析任务。
总的来说，Hadoop更侧重于数据的存储和基础设施，适合大规模批处理和灾难恢复；而Spark则在数据处理速度上更具优势，适用于实时分析和复杂数据处理任务。选择哪个框架取决于你的具体需求和应用场景。
两者在技术实现上也有差异。Hadoop采用批处理模型，而Spark则支持批处理、流处理和交互式查询。Hadoop的MapReduce作业通常需要较长的时间来完成，而Spark可以在内存中执行计算，极大地提升了处理速度。此外，Hadoop的架构相对较为复杂，包括HDFS、MapReduce和其他组件。
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。
spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。
**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。
名词方面，sparker特指电火花器、点火线圈或火花捕捉器，与火花的产生或捕获有关，展现出词汇在不同语境下的应用。至于动词形式，sparkling的进行时态同样用于表示闪耀、发出火花或液体起泡的动作，强调过程中的动态美。
Spark的意思 Spark是一个大规模数据处理框架，用于处理和分析大数据。它最初由加州大学伯克利分校的研究人员开发并开源。如今，Spark已经成为大数据生态系统中的关键组件之一。详细解释 Spark的基本定义 Spark是基于集群的计算框架，旨在快速处理大规模数据集。
spark是一种开源的大数据处理引擎，它提供了高速、弹性和易用的数据处理能力。Spark可以在大规模数据集上执行复杂的分析任务，包括数据清洗、机器学习、图形计算等。它支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等，并提供了丰富的API和工具，使开发人员可以方便地进行大规模数据处理和分析。
Spark，简单来说，是大数据处理领域的一项革新技术，它是一个快速、通用且易于扩展的计算平台。其核心优势在于其内存计算的能力，能够在短时间内处理大量数据，显著提高了计算效率。
在Spark内部，单个executor中的RDD分片数据通过Iterator以流式访问方式处理。迭代器的hasNext和next方法由RDD lineage上各转换操作携带的闭包函数复合而成。此过程在用户未要求缓存结果时，内存占用极小，元素处理后即落地或丢弃，避免了长期内存占用。
在所有情况下，建议仅为Spark分配最多75%的内存；留下其余的操作系统和缓冲区缓存。 需要多少内存取决于你的应用程序。要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。
内存容量足够大，还得真正分给了Spark才行。Spark建议需要提供至少75%的内存空间分配给Spark，至于其余的内存空间，则分配给操作系统与buffer cache。这就需要部署Spark的机器足够干净。
内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。
事实上，cache方法是使用默认的MEMORY_ONLY的存储级别将RDD持久化到内存，故缓存是一种特殊的持久化。 堆内和堆外存储内存的设计，便可以对缓存RDD时使用的内存做统一的规划和管理 （存储内存的其他应用场景，如缓存broadcast数据，暂时不在本文的讨论范围之内）。
堆内内存受到JVM统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。默认情况下，Spark 仅仅使用了堆内内存。Executor 端的堆内内存区域大致可以分为以下四大块：堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。
1、n.火花； 火星； 电火花； （指品质或感情）一星，丝毫，一丁点；v.引发； 触发； 冒火花； 飞火星； 产生电火花；[例句]A spark ignites the fuel in a car engine.汽车发动机中的燃料由火花点燃。
2、Spark 定义：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，分布式内存计算引擎。比喻：Spark如高效图书馆管理员，快速处理海量数据。对比：相比传统工具，Spark在多台机器内存中操作数据，提升分析速度。类比：传统计算领域，Java程序在单台机器上运行；Spark在多台机器上运行同一程序，高效处理大量数据。
3、spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。
4、Spark在英文中作为名词时，其含义涵盖火花、电火花、放电以及闪光体等概念。作为动词使用时，spark则意味着产生火花、点燃、引发或提出求婚。在词汇的进一步拓展中，spark的同根词形式丰富多样。在形容词方面，sparkling用于描述发光闪烁或泡沫丰富的状态，形象地描绘出火花的璀璨或液体起泡的生动景象。
5、**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。
6、Spark 是一种用于大规模数据处理的统一分析引擎，主要由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人开发。其核心数据结构弹性分布式数据集（RDD）允许程序员在大规模集群中进行内存运算，并具有一定的容错机制。
处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。
Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
这三个工具各有优势，选择哪一种取决于具体的应用场景和需求。对于需要快速处理和分析大量离线数据的应用场景，Spark是一个不错的选择。而对于需要实时处理大量数据流的应用场景，Storm则是更好的选择。Hadoop则更适合处理大规模离线数据，尤其是那些需要存储和处理大量结构化或半结构化数据的应用场景。
大规模数据处理能力：Spark能够在集群上处理大规模数据集，其内存管理和计算模型的优化使其在处理海量数据时表现出高效率。 多样化的处理功能：Spark提供了多种数据处理和分析工具，如SQL查询、机器学习、流处理、图计算等，适用于多种应用场景。
Spark可能是更好的选择；而如果需要处理实时数据流，实现低延迟的数据处理和分析，Flink则更显优势。学习时，可以根据自己的兴趣和项目需求，选择其中一个深入学习。重要的是，无论选择Spark还是Flink，都需要掌握其核心概念、API使用和最佳实践，这样才能在大数据处理领域发挥出最大的效能。
1、spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。
2、**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。
3、Spark在英文中作为名词时，其含义涵盖火花、电火花、放电以及闪光体等概念。作为动词使用时，spark则意味着产生火花、点燃、引发或提出求婚。在词汇的进一步拓展中，spark的同根词形式丰富多样。在形容词方面，sparkling用于描述发光闪烁或泡沫丰富的状态，形象地描绘出火花的璀璨或液体起泡的生动景象。
