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hadoop和spark的区别

spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。

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。

mapreduceh这个计算框架每次执行都是从磁盘中读取的，而spark则是直接从内存中读取的。

1、发展空间。全栈的发展空间要比大数据好一些，技术也相对简单，而全栈能够胜任的工作就比较多，全栈干的好了以后就可以走技术管理的路线了，可以成为技术总监。适用人群。全栈适合零基础，而大数据适合非零基础。

2、两者区别主要在工作内容、工作重心、技能要求、学习内容以及专业深度上。前端工程师主要负责前端页面的设计、开发与优化工作，要能够合作完成前端工程化体系建设，借助前端技术优化用户体验，并推动业务不断向前发展。

3、大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。

4、大数据工程师要成为大数据工程师，必备的技能有Java，Spark，Hadoop，Hive和BigData。

Spark是通用数据处理引擎，适用于多种情况。应用程序开发人员和数据科学家将Spark集成到他们的应用程序中，以快速地大规模查询，分析和转换数据。

上面的示例代码首先使用Spark的textFile()方法读取日志文件，然后使用map()方法将日志文件的每一行按空格分割成一个数组，得到一个日志记录的RDD。接着使用filter()方法过滤出指定类型的日志记录，最后对日志记录进行处理。

我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志，在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下，这个目录可以通过 SPARK_WORKER_DIR 参数进行配置。

新建文件 StreamDataSparkDemo.scala 以上，我们从Kafaka服务器读取一个 topic 为 spark 的流，然后进行展示。运行程序，输出如下：取出数据之后，就可以用于实时分析了。

https：//pan.baidu.com/s/1OEhsrILDsxrbJerdIa7w9g 《Spark大数据处理：原理、算法与实例》是2016年9月清华大学出版社出版的图书，作者是刘军、林文辉、方澄。

学习云计算你可以担任云架构师、云计算软件工程师、云计算工程师、云服务开发者等。

学习大数据后，可以从事以下几种职业：大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。

学习大数据可以从事的岗位：大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。

以下是学大数据可以从事的职业介绍：数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

随着数字化转型逐渐渗透到各行各业，企业对于云计算、大数据等领域的专业人才需求也日益加剧。学完大数据可以从事数据分析、数据科学研究、大数据应用开发等工作。

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