从上述文章中， 我们Neng出以下关于Hadoop和Spark的比比kan和概述：

Hadoop与Spark的比比kan：

处理速度：

• Hadoop通常比Spark磨蹭，基本上原因是它用磁盘作为存储介质。但在处理细小数据集时Hadoop兴许比Spark迅速。
• Spark在处理巨大数据集时通常比Hadoop迅速，基本上原因是它Neng在内存中进行数据处理。

数据存储：

• Hadoop用Hadoop分布式文件系统作为其数据存储和管理的解决方案。
• SparkNeng用HDFS、 Cassandra、HBase、Amazon S3等存储方案。

优良处：

• Hadoop适合处理海量数据和离线批处理任务。
• Spark在性Neng、 灵活性和实时性方面表现突出，尤其适合需要飞迅速迭代和实时数据处理的应用。

不优良的地方：

• Hadoop在处理迭代计算、实时数据处理等任务时存在性Neng瓶颈。
• SparkRu果与其他共享服务在YARN上运行，则性Neng兴许会少许些并弄得内存泄漏。

Spark的概述：

• Spark是一个开源的分布式计算框架， 旨在给飞迅速、通用的数据处理平台。
• 相对于Hadoop，SparkNeng够在内存中进行数据处理，所以呢具有geng迅速的速度。
• Spark包括以下核心组件：Spark SQL、 Spark Streaming、MLlib和图计算。
• Spark不用MapReduce计算模型，而是采用全新鲜的Resilient Distributed Datasets抽象来处理数据。

• Hadoop和Sparkdou是开源的分布式计算框架，各自有其优势和适用场景。
• 在选择框架时需要考虑自己的需求和数据量，以确定用哪个框架。