引导者本文目录一览：
spark和hadoop哪个好
虽然Spark在某些方面优于Hadoop，但Spark也有一些局限性，例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。此外，Hadoop的生态系统也比Spark更加完善，有更多的组件和工具可供选择。
属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
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。
有人觉得，大数据时代，最精髓的IT技术是Hadoop ，Yarn，Spark，您是否体验过？看好哪个？Yarn不就是Hadoop MapReduce新框架吗，这里为何要单独列出。个人认为当下Hadoop生态体系相当庞大，且技术日趋成熟，Spark还有待发展。
其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。
spark和hadoop的区别
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗
搭建Spark伪分布式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读文件。完全分布式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分布式存储。
如果以完全分布式模式安装Spark，由于我们需要使用HDFS来持久化数据，一般需要先安装Hadoop。
一般都是要先装hadoop的，如果你只是玩Spark On Standalon的话，就不需要，如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。
目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。
