大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言的spark的问题，于是小编就整理了2个相关Python语言的spark的解答，让我们一起看看吧。
hadoop和spark的异同？
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop***用MapReduce计算模型，而Spark***用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要***用Java编程语言，而Spark则***用Scala、J***a或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. ***利用：Hadoop的***利用率较低，而Spark可以充分利用***，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧。
spark流处理目的？
1.轻量级快速处理 Spark通过减少磁盘IO来达到性能的提升,它们将中间处理数据全部放到了内存中。 Spark使用了RDD(Resilient Distributed Datasets)数据抽象,这允许它可以在内存中存储数据,只在需要时才持久化到磁盘。 这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写,大幅度的降低了运行时间。
2.易于使用 Spark支持多语言(J***a、Scala、Python及R) 自带80多个高等级操作符 允许在shell中进行交互式查询 它多种使用模式的特点让应用更灵活。
到此，以上就是小编对于python语言的spark的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言的spark的2点解答对大家有用。
