spark必须基于hadoop吗,mongodb是关系型数据库吗

spark必须基于hadoop吗,mongodb是关系型数据库吗

Spark和Hadoop的根本区别在于多个作业之间的数据通信问题：Spark中多个作业之间的数据通信是基于内存的，而Hadoop是基于磁盘的。 在大多数数据计算场景中，Spark确实必须是在Hadoop集群上，它的数据源是HDFS，HDFS本质上是一个计算框架，比如MR。 Hadoop是HDFS提供的基础

∪△∪ 单机版Spark不依赖Hadoop，只需要安装JDK和Scala。 安装步骤：Spark单机版简介1.前期准备2.安装步骤1.环境依赖2.Spark文件修改3.开始测试简介查看网上安装Spark的众多步骤。先回答你的问题，没有。 Spark和Hadoop相关，但它们并不相互排斥。 但是学习hadoop并没有什么坏处

配置click节点，因此您只需编写本地计算机的主机名。 重命名spark-env.sh.template并添加配置项到spark-env.sh:exportSPARK_MASTER_IP=icity1exportSPARK_M一般来说，学习Spark不一定需要先学习Hadoop，但是了解Hadoop的基本概念和使用方法可以为学习Spark提供更好的背景和语境。 如果你想学习park，你就无法逃避HDFS，也无法逃避yarn。因此，虽然合理

ˇ▽ˇ 首先，ApacheSpark和ApacheHadoop都是大数据框架，但它们各自的目的不同。 Hadoop本质上是一个分布式数据基础设施，它将海量数据集分发到普通计算机的集群中。一般情况下，你需要先安装hadoop。如果你只是玩SparkOnStandalon，则不需要。 如果你想玩SparkOnYarn