Video: ¿Necesito aprender Hadoop para Spark?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
No tu no Necesito aprender Hadoop para learnSpark . Chispa - chispear fue un proyecto independiente. Pero después de YARNand Hadoop 2.0, Chispa - chispear se hizo popular porque Chispa - chispear se puede ejecutar sobre HDFS junto con otros Hadoop componentes. Hadoop es un marco en el que se escribe el trabajo MapReduce heredando clases de Java.
Del mismo modo, ¿cuál es mejor para aprender Spark o Hadoop?
La primera y principal diferencia es la capacidad de la RAM y su uso. Chispa - chispear usos más Memoria de acceso aleatorio Hadoop , pero "consume" menos cantidad de Internet o memoria de disco, por lo que si usa Hadoop , su mejor para encontrar una máquina potente con gran almacenamiento interno.
En segundo lugar, ¿Hadoop es fácil de aprender? Hadoop la programación es más fácil también para personas con conocimientos de SQL, gracias a Pig y Hive. Los estudiantes o profesionales sin experiencia en programación, con conocimientos básicos de SQL, pueden dominar Hadoop a través de la mano comprensiva Hadoop entrenamiento si tienen el celo y la voluntad de aprender.
También se preguntó, ¿cuánto tiempo tomará aprender Hadoop?
aproximadamente 3-4 meses
¿Spark está reemplazando a Hadoop?
Chispa - chispear nunca puede ser un reemplazo por Hadoop ! Chispa - chispear es un motor de procesamiento que funciona en la parte superior del Hadoop ecosistema. Como se muestra en la arquitectura anterior, Chispa - chispear viene en lugar de MapReduce en el Hadoop ecosistema. Hay otros componentes en el Hadoop arquitectura para procesar datos como Pig y Hive.
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¿Qué es mejor para aprender Spark o Hadoop?
No, no es obligatorio aprender Hadoop primero para aprender Spark, pero el conocimiento básico de Hadoop y HDFS agregará una ventaja a su aprendizaje de Spark. Spark es una tecnología emergente y es un zumbido en el mercado. Aprender Spark será beneficioso para su carrera como profesionales de Spark. más preferido en la industria