《Spark与Hadoop大数据分析》——1.5 小结

简介: 本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章,第1.5节,作者 [美]文卡特·安卡姆(Venkat Ankam),译 吴今朝,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.5 小结

使用Hadoop和Spark的大数据分析大致分为两大类:数据分析和数据科学。数据分析侧重于过去和现在的统计,而数据科学侧重于未来的统计。数据科学项目本质上是迭代的,而数据分析项目则不是迭代的。

Apache Hadoop为你提供了分布式存储和资源管理,Spark为你提供了大数据分析的内存级性能。在大数据分析中,需要根据用例的类型及其可行性来使用各种工具和技术。

下一章将帮助你开始学习Hadoop和Spark。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
Spark快速大数据分析PDF下载读书分享推荐
《Spark快速大数据分析》适合初学者,聚焦Spark实用技巧,同时深入核心概念。作者团队来自Databricks,书中详述Spark 3.0新特性,结合机器学习展示大数据分析。Spark是大数据分析的首选工具,本书助你驾驭这一利器。[PDF下载链接][1]。 ![Spark Book Cover][2] [1]: https://zhangfeidezhu.com/?p=345 [2]: https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6b851489ad1944548602766ea9d62136.png#pic_center
124 1
Spark快速大数据分析PDF下载读书分享推荐
|
4月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
【6月更文挑战第17天】Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
164 59
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战:一场惊心动魄的技术较量,决定数据处理的霸权归属!
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算,还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力,它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
70 2
|
2月前
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop生态系统概览:从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成,旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件,包括HDFS、MapReduce、YARN,并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。
61 0
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Hadoop与Spark在大数据处理中的对比
【7月更文挑战第30天】Hadoop和Spark在大数据处理中各有优势,选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。Hadoop适合处理大规模数据的离线分析,而Spark则更适合需要快速响应和迭代计算的应用场景。在实际应用中,可以根据数据处理的需求、系统的可扩展性、成本效益等因素综合考虑,选择适合的框架进行大数据处理。
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
40 0
|
4月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark与Hadoop的区别?
【6月更文挑战第15天】Spark与Hadoop的区别?
41 8
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术:Hadoop与Spark的对比
【6月更文挑战第15天】**Hadoop与Spark对比摘要** Hadoop是分布式系统基础架构,擅长处理大规模批处理任务,依赖HDFS和MapReduce,具有高可靠性和生态多样性。Spark是快速数据处理引擎,侧重内存计算,提供多语言接口,支持机器学习和流处理,处理速度远超Hadoop,适合实时分析和交互式查询。两者在资源占用和生态系统上有差异,适用于不同应用场景。选择时需依据具体需求。
|
4月前
|
分布式计算 资源调度 Java
Scala+Spark+Hadoop+IDEA实现WordCount单词计数,上传并执行任务(简单实例-下)
Scala+Spark+Hadoop+IDEA实现WordCount单词计数,上传并执行任务(简单实例-下)
43 0
下一篇
无影云桌面