文献类型：期刊文章

作　　者：冯兴杰[1,2] 王文超[1]

Feng Xingjie;Wang Wenchao(School of Computer Science&Technology,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China;Information Network Center,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)

机构地区：[1]中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300 [2]中国民航大学信息网络中心,天津300300

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金资助项目(U1233113);国家自然科学基金青年基金资助项目(61301245;61201414)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：2561-2566

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：Spark的崛起对作为当前最为流行的大数据问题解决方案的Hadoop及其生态系统形成了有力的冲击,甚至一度有人认为Spark有取代Hadoop的趋势,但是因为Hadoop与Spark有着各自不同的特点,使得两者拥有不同的应用场景,从而Spark无法完全取代Hadoop。针对以上问题,对Hadoop与Spark的应用场景进行了分析。首先介绍了Hadoop与Spark的相关技术以及各自的生态系统,详细分析了两者的特性;最后针对两者特性,阐述了Hadoop与Spark各自所适应的应用场景。

关 键 词：HADOOP SPARK 大数据 生态系统 应用场景  

分 类 号：TP391]