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分析Spark会取代Hadoop吗?

Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。

Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。

Spark是Hadoop生态下MapReduce的替代方案。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可以用于批处理、流处理、交互式查询和机器学习等多种应用场景。与Hadoop生态下的MapReduce相比，Spark有更高的处理速度和更好的性能，能够更好地处理复杂的数据处理任务。

从这个推算，如果任务够复杂，Spark比Map/Reduce快一到两倍。其次，Spark是一个灵活的运算框架，适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用，因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎，并在未来取代Map/Reduce的地位。最后，Spark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。

大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么

首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。1） Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢？java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。2） python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

您好，大数据学习内容包括6个阶段：第一阶段 JavaSE基础核心 第二阶段 数据库关键技术 第三阶段 大数据基础核心 第四阶段 Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目 第五阶段 Spark生态体系框架&企业无缝对接项目 第六阶段 Flink流式数据处理框架 您可以按照顺序学习，希望您早日学有所成。

五种大数据处理架构

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

4、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

5、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。