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孟繁興目錄01Spark和HadoopSpark和Hadoop1Spark和Hadoop在使用MapReduce時，你會發(fā)現(xiàn)它對于幾種類型的批處理很有用，但是在處理迭代時遇到問題。在大多數(shù)集群中，都是同時使用MapReduce和Spark，MapReduce用于批量處理，Spark用于交互式處理（如機(jī)器學(xué)習(xí)作業(yè))。下圖顯示了這種類型的架構(gòu)。Spark和HadoopSpark和HadoopMapReduce和Spark處于同一個Hadoop集群，MapReduce處理批量任務(wù)，Spark處理交互任務(wù)Spark不是Hadoop的替代品，也不是它的對手，它是對現(xiàn)有集群的補(bǔ)充，并與MapReduce和其他傳統(tǒng)處理框架并行。Spark和HadoopSpark不依賴Hadoop。它支持幾個存儲系統(tǒng)，包括HDFS。它支持文本文件、SequenceFiles、Avro、Parquet和其他基于HadoopInputFormat的文件。Spark和HadoopSpark在YARN支持的處理引擎中是獨(dú)一無二的，因?yàn)樗瑤讉€緊密集成的組件，每個組件都專門用來處理不同類型的負(fù)載，如機(jī)器學(xué)習(xí)或SQL查詢。這對一個必須執(zhí)行不同類型的數(shù)據(jù)處理的組織很有幫助，因?yàn)樗恍枰獮槊糠N類型的任務(wù)維護(hù)多個軟件系統(tǒng)。Spark和HadoopSpark采用的緊密集成架構(gòu)的一大優(yōu)點(diǎn)在于，應(yīng)用程序可以毫無困難地組合不同類型的處理。例如，應(yīng)用程序可以從流式數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，

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