Hadoop核心组件有哪些？广义Hadoop指什么？
核心组件有：Hdfs、Yarn、MapReduce广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如hdfs、yarn、hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop、…,以后将进行详细说明特点是开源（Apache协议）、分布式、大容量、可扩展、HA等，应用中可灵活组合使用Spark与Hadoop之间有什么联系Spark也是一个生态圈，发展非常快，在计算方面比MapReduce要快并且编程更简单，除计算还包括ETL、机器学习、流处理、图计算等组件Hadoop和Spark在某些方面重叠，但他们之前可以很好的协同作战
Spark特点
Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍；容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过Spark Shell进行交互式编程；通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算；运行模式多样：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。
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