1、处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。
2、大规模数据处理能力：Spark能够在集群上处理大规模数据集，其内存管理和计算模型的优化使其在处理海量数据时表现出高效率。 多样化的处理功能：Spark提供了多种数据处理和分析工具，如SQL查询、机器学习、流处理、图计算等，适用于多种应用场景。
3、分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时，往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算，能够将大数据任务分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
4、选择Spark。解释：Spark是一个开源的大规模数据处理框架，适用于各种数据处理任务，包括批处理、流处理和交互式查询。它提供了一个统一的编程模型，允许用户轻松地在不同的使用场景中进行数据分析和机器学习。Spark的主要优势：通用性：Spark可以处理各种数据类型，包括结构化数据、非结构化数据以及流数据。
5、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
6、Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。
Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。
Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。
Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的，这使得Spark的I/O开销更小，计算速度更快。Spark可以并行化处理任务，而MapReduce则需要按照一定的作业顺序执行任务，无法充分利用计算资源。Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能，如实时计算、机器学习、图计算等，而MapReduce则相对较少。
其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。相对于 Hadoop MapReduce 来说，Spark 有点“青出于蓝”的感觉，Spark 是在Hadoop MapReduce 模型上发展起来的，在它的身上我们能明显看到 MapReduce的影子，所有的 Spark 并非从头创新，而是站在了巨人“MapReduce”的肩膀上。
Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的： ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。
Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？一个最明显的优点就是性能的大规模提升。通俗一点说，我们可以将MapReduce理解为手工作坊式生产，每一个任务都是由作坊独立完成。
③shuffle后不能保证新的分区的数据是有序的。区别于MR （ MR的shuffle后区内的数据是有序的 ）但是可以调用排序的算子，使得数据区内有序。
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。
spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
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。
Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。Hadoop是一种分布式存储和计算的框架，可以用来存储和处理大规模数据。
也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
采用Spark技术的数据治理工具，如SoData数据机器人，能够实现实时和通用的数据治理。SoData数据机器人利用Spark和Flink框架的深度二次开发，提供了流批一体的数据同步机制，实现了数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘的全流程实时+批次处理，延迟低至秒级，稳定高效。
基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。
年4月16日，教育部关于印发《教育信息化0行动计划》的通知，特别提出，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
1、大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。
2、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
3、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
4、数据库技术：包括数据建模、数据管理、数据挖掘等方面的技术，人工智能技术：包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面的技术，云计算技术：包括云计算架构、云存储、云安全等方面的技术。
5、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
