大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)
1、Spark：更适合需要高效实时处理和迭代计算的场景，如实时数据分析、机器学习模型训练等。Hadoop：更适合稳定存储和大规模离线处理的场景，如数据仓库、日志分析等。总结：Spark和Hadoop在大数据处理中各有优劣，适合不同的场景需求。两者结合使用，能够更好地覆盖大数据处理的全貌，满足多样化的数据处理需求。
2、在性能上，Spark以其内存计算的优势，批处理速度比MapReduce快，而流式计算则具有实时性。Hadoop则以磁盘级计算为主，处理速度相对较慢，但其恢复性更强，适合对数据持久性要求高的场景。总的来说，Spark与Hadoop在大数据处理中各有优劣，适合不同的场景需求。
3、Hadoop：在硬件成本上相对经济，不追求内存计算。Spark：成本随RAM需求增加，内存计算要求较高。Flink：同样需中高级硬件支持，成本增加。1 兼容性 Hadoop与Spark相互兼容，共享数据源与工具。Spark与Hadoop兼容，支持多种数据格式与商业智能工具。Flink兼容Hadoop，提供Hadoop兼容性包实现接口。
数仓架构发展史
1、数据仓库架构大数据离线处理架构的发展史是一个不断适应技术革新、业务需求变化的过程，主要经历大数据离线处理架构了以下几个关键阶段大数据离线处理架构：经典数仓架构：起源：数据仓库的诞生与企业信息化的兴起紧密相连，经典的数仓架构如Teradata数据仓库，基于关系型数据库构建。特点：面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，支持决策制定。
2、Lambda架构的引入，回应了实时性的挑战与需求。在离线数仓的基础上，增加实时计算链路，整合离线与实时结果，形成了一套既能满足历史数据需求，又能应对实时性挑战的架构。这一架构的提出，是技术与需求的自然融合，体现了对复杂场景的深度理解与创新实践。然而，Lambda架构并非完美无缺。
3、传统数仓与大数据数仓的区别在于概念与容器、数据仓库与数据库的定义、数仓实现的技术栈、历史发展以及在大数据环境下的演进。在概念与容器上，数仓与数据库是技术的集合，而 Oracle、mysql、Hive 等是实现数仓的工具。
4、数据架构的演变最终在Lambda架构的基础上采用流批一体实现方案，降低了系统复杂度，保证了计算逻辑口径一致。流批一体的应用不仅限于数据分析型应用，还扩展至数据管道型应用，如数据同步，实现实时数仓建设。通过计算引擎的流批一体能力和对应的connector，可以实现高效的数据处理和迁移，满足不同场景的需求。
滴滴海量离线数据的在线化——FastLoad
1、滴滴通过FastLoad平台实现了海量离线数据的在线化。以下是关于FastLoad的详细解FastLoad的目的：解决衔接问题：FastLoad旨在解决离线数据与在线存储系统之间的衔接问题，特别是针对滴滴自研的分布式存储解决方案Fusion。
2、滴滴海量离线数据的在线化，通过FastLoad平台得以实现。FastLoad旨在解决离线数据与在线存储系统之间的衔接问题，特别针对滴滴自研的分布式存储解决方案Fusion。Fusion以其高性能的RocksDB存储引擎，服务线上集群，承载着大量的业务数据，总QPS峰值可达1200万次。
hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
综上所述，HDFS和YARN共同构成了Hadoop架构的核心，分别负责数据的存储和分布式处理以及资源的管理和调度，使得Hadoop能够成为一个强大且灵活的大数据处理平台。
Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。2）Hadoop Distributed FileSystem（Hadoop分布式文件系统HDFS） HDFS是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。
Hadoop是一个允许在分布式环境中存储和并行处理大数据的框架。以下是关于Hadoop的详细解释： Hadoop的核心组件： HDFS：提供了一种分布式存储方式，用于存储大数据。HDFS遵循主从架构，名称节点作为主节点包含数据的元数据，数据节点作为从节点实际存储数据。