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。
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。
Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。
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。
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。
Apache Spark是一个开源的、大数据处理框架，它提供了丰富的数据处理功能，并且能够与各种数据源进行高效的交互。Spark最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，现在已经成为Apache软件基金会的一个顶级项目。 分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。
1、大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。
2、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
3、大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。
4、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
5、Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
Spark Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，提供了一个分布式计算环境，支持大规模数据处理和分析。相比于Hadoop，Spark在迭代操作和处理大量数据时可以更高效地进行内存管理和计算性能优化。此外，Spark还支持机器学习库（MLlib）、图形处理库（GraphX）和流处理库（Spark Streaming）等。
批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是在大数据集上执行任务的常用方法。这种技术适用于处理存储在数据库中的历史数据。它的主要优势在于效率高，能够高效地处理大量数据，节省时间和计算资源。
大数据处理的四种常见方法包括： 批量处理：这种方法在数据集累积到一定量后集中处理，适合对存储的数据进行大规模操作，如数据挖掘和分析。 流处理：流处理涉及对实时数据流的即时分析，适用于需要快速响应的场景，如实时监控系统和金融市场分析。
大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。
大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapReduce，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。在实际的工作中，需要根据不同的特定场景来选择数据处理方式。
数据收集：大数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括从传感器、日志文件、社交媒体、网络流量等来源收集数据。数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗的目的是去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。
大数据是一种规模巨大、多样性、高速增长的数据集合，它需要新的处理模式和工具来有效地存储、处理和分析。以下是大数据的四种主要处理方式： **批处理模式**：这种模式适用于离线处理，将大数据分成多个批次进行处理。它通常用于非实时场景，如离线数据分析和挖掘。
1、对比分析数据分析方法 很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。
2、漏斗分析模型 漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。
3、行为事件分析：洞察用户行为的深度/行为事件分析，就像观察用户的舞台剧，通过用户行为如注册、浏览、投资、提现等，解析背后的影响因素和互动模式。运营、市场和数据分析师在寻找如“三个月内哪个渠道带来最高注册增长”、“不同时间段用户充值额分布”等答案时，此模型发挥着关键作用。
4、Apriori算法是一种数据挖掘技术，常用于关联规则分析。它能够识别商品间的关联性，例如衣服和裤子常常一起购买。通过这种分析，商家可以优化商品陈列和促销策略，同时也可以推荐商品组合，提高销售额。 SPSS分析工具在营销活动中扮演了精细化分析的角色。
5、分类 分类是一种根本的数据剖析方法，数据依据其特点，可将数据对象区分为不同的部分和类型，再进一步剖析，能够进一步发掘事物的本质。
