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。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。
为了有效处理大数据，通常需要使用大规模分布式计算框架，例如Hadoop、Spark、Storm和Flink等。这些框架能够处理大规模的数据集，并支持数据的分布式存储和计算。在大数据时代，数据不仅仅是数字和文本，还包括图片、视频、声音等多种格式，这些数据的规模巨大，处理速度快，类型多样，传输速率也极高。
比较常见框架包括Storm，Spark和Samza。离线处理 离线处理方式已经相当成熟，它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中，大量数据可以进行批量运算，使得我们的查询能够快速响应得到结果。
技术层面，Ignite基于MapReduce和SQL缓存，数据模型支持内存和磁盘，且支持在线和离线计算；Spark的RDD模型更为抽象，适用于多轮迭代，但不支持在线计算。SparkSQL虽支持SQL查询，但主要用于分析而非实时查询。
Ignite与Hadoop和Spark虽有相似之处，但各有侧重。Hadoop主要处理批处理任务，而Ignite更擅长混合型的OLTP/OLAP场景，尤其是加速现有Hadoop作业。Spark虽也支持内存计算，但其数据ETL过程不同于Ignite的即插即用方式。
个我以后会分析下，我做过tachyon on mesos方面的工作。看它的对比性介绍其要完全替换掉对应的hdfs和部分hadoop计算层。而且支持acid操作。需要长期跟，目前国内还没有任何企业尝试使用其在生产环境中。但其立意非常明确。我之前跟邬霄云谈的时候，他也说长期看来spark未能解决大数据平台中的核心问题。
首先，Ignite 2作为一款革新之作，不仅在设计上闪耀夺目。它配备了施华洛世奇元素，增添了时尚与活力，粉色、蓝色、香槟色（金色）和黑色的色彩选择，满足了不同个性的追求。这款手表不仅专为女性设计，但并未忽视大尺寸表盘的需求，它的100项运动内容和深度睡眠分析功能让健康管理更全面。
微软SQL Server 2019全新发布，多项创新功能助您实现业务转型在Microsoft Ignite 2019大会上，微软展示了SQL Server 2019的革新特性，这款新一代数据库产品旨在构建统一的数据平台，支持数据的智能化处理。它集成了Apache Spark和Hadoop Distributed File System，提供了业界领先的安全性、性能和分析能力。
1、与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它采用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。Spark还提供了丰富的机器学习库和图形处理库，适用于各种复杂的数据分析场景。
2、好找的。随着互联网的飞速发展，如今也被称为大数据时代，未来的互联网大厂公司会急缺这方面的人才，可想而知大数据的发展前景不错，就业薪资高。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
3、Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。 Spark框架采用函数式编程语言Scala，Scala语言的面向对象、函数式、高并发模型等特点，使得Spark拥有了更高的灵活性及性能。
4、java开发大数据学spark还是Hadoop，建议学习spark，Hadoop技术现在已经比较老了spark还比较新一点。当然这么说不是很准确，其实技术是没有新旧之分的，而且一通百通。只要真正学懂了，你学哪个问题都不大。
5、spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。
6、Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。
1、数据软件有很多种类，常见的包括Excel、MySQL、Hadoop、Tableau等。Excel Excel是微软办公套装软件的一部分，广泛用于数据分析、数据管理、数据处理等工作。其拥有强大的表格处理能力，可进行数据统计、数据图表展示等。
2、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。
3、数据计算：Apache Spark是一个强大的分布式数据处理工具，它能够进行快速的大规模数据计算。 数据分析：SAS、SPSS和SAS都是经典的数据分析软件，它们提供了丰富的统计分析和数据挖掘功能。R语言也是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。
1、199IT（中国互联网数据资讯中心）：专注于互联网数据研究、调研、分析以及咨询机构数据的权威平台，为IT行业数据专业人员和决策者提供数据共享服务。
2、Microsoft Power BI：这款平台专注于数据可视化和商业智能分析，能够接入多种数据源，包括大规模数据集和实时数据流。 Splunk：专门用于日志管理和分析的工具，能够有效地处理和分析服务器、应用程序和网络设备生成的海量日志。
3、Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services： 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch： 一款分布式搜索和分析引擎，用于检索和分析大型数据集。