今天小編給大家先分享一下大數據的兩大核心技術，知己知彼才能百戰不殆，學習大數據技術也是一樣的道理，要先有一個清晰的了解，才能確保自己全身心的投入學習。

Hadoop是什么?

Hadoop在2006年開始成為雅虎項目，隨后晉升為頂級Apache開源項目。它是一種通用的分布式系統基礎架構，具有多個組件：Hadoop分布式文件系統(HDFS)，它將文件以Hadoop本機格式存儲并在集群中并行化; YARN，協調應用程序運行時的調度程序; MapReduce，這是實際并行處理數據的算法。Hadoop使用Java編程語言構建，其上的應用程序也可以使用其他語言編寫。通過一個Thrift客戶端，用戶可以編寫MapReduce或者Python代碼。

　　除了這些基本組件外，Hadoop還包括Sqoop，它將關系數據移入HDFS; Hive，一種類似SQL的接口，允許用戶在HDFS上運行查詢; Mahout，機器學習。除了將HDFS用于文件存儲之外，Hadoop現在還可以配置使用S3 buckets或Azure blob作為輸入。

　　它可以通過Apache發行版開源，也可以通過Cloudera(規模和范圍最大的Hadoop供應商)，MapR或HortonWorks等廠商提供。

　　Spark是什么?

　　Spark是一個較新的項目，在2012年誕生在加州大學伯克利分校的AMPLab。它也是一個頂級Apache項目，專注于在集群中并行處理數據，一大區別在于它在內存中運行。

　　類似于Hadoop讀取和寫入文件到HDFS的概念，Spark使用RDD(彈性分布式數據集)處理RAM中的數據。Spark以獨立模式運行，Hadoop集群可用作數據源，也可與Mesos一起運行。在后一種情況下，Mesos主站將取代Spark主站或YARN以進行調度。

　　Spark是圍繞Spark Core構建的，Spark Core是驅動調度，優化和RDD抽象的引擎，并將Spark連接到正確的文件系統(HDFS，S3，RDBM或Elasticsearch)。Spark Core上還運行了幾個庫，包括Spark SQL，允許用戶在分布式數據集上運行類似SQL的命令，用于機器學習的MLLib，用于解決圖形問題的GraphX以及允許輸入連續流式日志數據的Streaming。

　　Spark有幾個API。原始界面是用Scala編寫的，并且由于大量數據科學家的使用，還添加了Python和R接口。Java是編寫Spark作業的另一種選擇。

Databricks是由Spark創始人Matei Zaharia創立的公司，現在負責????Spark開發并為客戶提供Spark分銷。

Hadoop和spark兩個大數據的核心技術的基礎講解在此就順應結束了，想要提升自己的技術，想要突破自己的技術領域，歡迎撩小編，已經為你準備好了全套的大數據學習資料！