隨著大資料時代的到來，傳統的程式設計模型或資料儲存很難滿足企業的應用和擴充套件，所以 mapreduce 和 spark 等平行計算框架應運而生。
本篇英文**通過三個由淺入深的具體例項對比 hadoop 和 spark 在大資料應用中執行時間，從而觀察這些例項隨著的迭代計算次數的增加，其時間效能比率的變化和趨勢，並深入探索其中緣由。
同時，您還將從這篇**中深入了解到：
hadoop 和 spark 的系統組成及執行架構；
hadoop 和 spark 的執行原理及演算法；
hadoop 和 spark 的生態系統特點；
怎樣逐步調優 hadoop 和 spark 的系統效能，例如資料壓縮型別，記憶體分配控制，資料分割等手段；
三個具體例項（含原始碼）怎樣在 hadoop 和 spark 中執行。
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Hadoop 和 Spark 的異同
談到大資料，相信大家對hadoop和apache spark這兩個名字並不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，並沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什麼異同。首先，hadoop和apache spark兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同。hadoop實質上更...
hadoop和spark的異同
解決問題的層面不一樣 首先，hadoop和apache spark兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同。hadoop實質上更多是乙個分布式資料基礎設施 它將巨大的資料集分派到乙個由普通計算機組成的集群中的多個節點進行儲存，意味著您不需要購買和維護昂貴的伺服器硬體。同時，hadoop還會索引...
Hadoop和Spark的異同
談到大資料，相信大家對hadoop和apache spark這兩個名字並不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，並沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什麼異同。解決問題的層面不一樣 首先，hadoop和apache spark兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同...