更快的数据处理速度:Spark使用内存计算和弹性数据集(RDD)的概念,使得数据处理速度比Hadoop更快。
更广泛的数据处理功能:Spark支持更多类型的数据处理操作,包括流处理、机器学习、图形处理等,而Hadoop主要用于批处理。
更好的容错性:Spark的RDD可以容忍节点故障,而Hadoop需要重新计算整个作业。
更方便的编程接口:Spark提供了更灵活和方便的编程接口,如Spark SQL、Spark Streaming等,使得开发人员可以更轻松地进行数据处理。
更低的资源消耗:由于Spark使用内存计算,可以减少对硬盘的读写频率,从而减少资源消耗。