spark和hadoop对比，说法正确的是？
A: Hadoop中间结果会存储在磁盘上
B: spark中间结果会存储在内存中
C: Spark已经完全取代hadoop
D: Spark相对于hadoop提供了更多的操作
A: Hadoop中间结果会存储在磁盘上
B: spark中间结果会存储在内存中
C: Spark已经完全取代hadoop
D: Spark相对于hadoop提供了更多的操作
举一反三
- 关于Hadoop和Spark的相互关系，以下说法正确的是 A: Hadoop和Spark可以相互协作 B: Hadoop负责数据的存储和管理 C: Spark负责数据的计算 D: Spark要操作Hadoop中的数据，需要先启动HDFS
- Spark相对于Hadoop MapReduce，其优点在于（） A: Spark对数据集可以执行的操作少于MapReduce B: Spark执行时间与Hadoop相差无几 C: Spark提供了内存计算 D: Spark基于MapReduce的迭代执行机制
- 下列对hadoop和spark的描述错误的是 A: hadoop的编程范式：map+reduce，spark的编程范式是DAG：transformation+action B: hadoop计算中间结果落到磁盘，io及序列化、反序列化代价大，spark在内存中维护存取速度比磁盘高几个数据级 C: hadoop的Task以进程的方式维护需要数秒时间才能启动任务，spark的任务以线程的方式维护对于小数据集读取能够达到亚秒级的延迟 D: hadoop和spark都是对磁盘进行数据的读写
- Spark与Hadoop的区别() A: Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 B: Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 C: Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架 D: Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架
- Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的优点，主要是将Job中间输出结果保存在内存中。