SparkとHadoopの違いは何ですか？
SparkとHadoopは、2つの異なるオープンソースのビッグデータ処理フレームワークです。主な違いは以下の通りです：
- データ処理モデル：Hadoopはバッチ処理モデルを使用し、MapReduceを通じてデータを複数の小さなタスクに分割して処理します。一方、Sparkは反復計算モデルを使用し、データをメモリにキャッシュすることができ、RDD（弾力性分散データセット）を介して効率的なデータ処理を実現します。
- Hadoopはデータをディスクに保存しますが、Sparkはデータのキャッシュや計算をメモリ上で行うため、処理速度が速いです。
- Sparkの処理効率は、データ処理をメモリで行うため、反復計算やインタラクティブなクエリなど、データを何度も読み込むシーンではより高い処理効率を持っています。
- データ処理能力：Sparkは、バッチ処理、インタラクティブクエリ、リアルタイムストリーム処理、機械学習など、さまざまな種類のデータ処理能力を提供していますが、Hadoopは主にバッチ処理に使用されています。
- HadoopとSparkは、それぞれHDFS（分散ファイルシステム）、YARN（リソースマネージャ）、MapReduceなどのコンポーネントを持つ広大なエコシステムを持っています。一方でSparkも、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlibなどを含む独自のエコシステムを持っています。
以上のように、SparkとHadoopはデータ処理モデル、メモリ管理、処理効率、データ処理能力、生態系サポートなどにおいて大きな違いがあります。どちらのフレームワークを選択するかは、実際のニーズやシーンに依存します。
