大数据处理平台比较研究
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。
尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。
这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
大数据平台中的数据质量评估与优化研究
大数据平台中的数据质量评估与优化研究随着信息技术的高速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在大数据应用的过程中，数据质量问题却一直是困扰着数据管理人员和分析人员的难题。
因此，数据质量评估与优化研究成为了大数据应用领域中的一个重要研究领域。
一、数据质量评估的意义数据质量是指数据的精度、完整性、一致性、合规性等方面的特性，对于评估数据的可靠性和使用价值具有非常重要的意义。
在大数据平台中，数据质量评估可以帮助数据管理者和分析人员了解数据的真实情况，并发现潜在的质量问题，为数据质量的改进提供可靠依据。
数据质量评估的方式有很多，可按照数据质量的特性分类，如精度评估、完整性评估、一致性评估等；也可按照数据管理的环节分类，如数据采集、数据清洗、数据集成等。
这些评估方式都需要使用一些数据质量指标，如准确率、错误率、重复率、缺失率等，来对数据的质量进行度量和评估。
二、数据质量评估的方法在大数据平台中，数据质量评估的方法也在不断地发展和变化。
常用的数据质量评估方法有如下几种：1. 数据抽样分析法数据抽样分析法是指从数据的总体中抽取一个样本，对样本进行统计分析，然后通过对样本数据的分析来推断数据总体的质量情况。
这种方法适用于数据量较大，数据类型比较单一的情况下，可以快速地评估数据的质量。
2. 数据规则检查法数据规则检查法是指通过规则检查工具对数据进行逐条检查，根据设定的规则和标准来评估数据质量。
这种方法适用于数据质量问题比较单一，规则比较明确的情况下，可以对数据进行全面的检查和评估。
3. 数据统计分析法数据统计分析法是指通过对数据的分布、频率、均值、方差等指标进行统计分析，来评估数据的质量。
这种方法适用于数据质量问题多样化，没有明确的规则和标准的情况下，可以通过数据的统计特征来推断数据的质量情况。
三、数据质量优化的方法通过数据质量评估，我们可以了解数据的质量情况，并发现其中存在的问题，但同时也需要对这些问题进行优化和改进。
大数据处理中的并行计算与分布式存储方法比较研究
大数据处理中的并行计算与分布式存储方法比较研究随着信息技术的快速发展，大数据处理已经成为现代社会中一项重要的任务。
在大数据处理过程中，并行计算与分布式存储是两个核心的关键技术。
本文将对这两种方法进行比较研究，探讨它们在大数据处理中的优缺点，帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
首先，我们先介绍一下并行计算与分布式存储的基本概念。
并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，通过同时执行这些小任务以提高处理速度的方法。
分布式存储则是将大量的数据分散存储在多个独立的计算机节点上，通过网络连接进行数据交互和共享，以提高数据的可靠性和处理效率。
在进行大数据处理时，选择合适的并行计算与分布式存储方法非常重要。
首先，从处理速度方面来看，对于那些需要频繁进行数据分析和计算的任务来说，使用并行计算方法可以显著提升处理速度。
并行计算可以将任务分解为多个计算节点同时进行操作，将大任务分解为若干小任务并行处理，充分利用计算资源。
而使用分布式存储方法，处理速度取决于网络带宽和数据节点之间的通信效率，相对来说速度较慢。
其次，就数据处理能力方面来说，分布式存储方法更具优势。
分布式存储可以将数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作，从而提高整个系统的读写吞吐量。
而对于并行计算方法来说，数据需要先从存储节点中读取到计算节点中，这个过程会增加数据处理的时延，降低系统的吞吐量。
除了处理速度和数据处理能力，系统的可靠性也是我们需要考虑的因素之一。
在并行计算方法中，当其中一个计算节点出现故障时，系统仍然可以通过其他正常节点继续进行计算任务。
这种冗余设计提升了系统的可靠性，但对于分布式存储来说，当其中一个存储节点出现故障时，存储在该节点上的数据可能丢失或不可用。
因此，在可靠性方面，并行计算方法稍胜一筹。
此外，从成本的角度来看，分布式存储方法通常需要较高的投资成本来建设和维护大规模的数据存储基础设施。
而并行计算方法更依赖于计算资源和计算节点的数量，相对来说成本较低。
数据流处理和数据批处理的优缺点比较研究
数据流处理和数据批处理的优缺点比较研究数据处理是当今信息技术领域中最重要的任务之一。
随着数字化时代的到来，数据变得越来越重要，对数据进行处理也越来越常见。
数据处理技术通常分为两种主要类型：数据流处理和数据批处理。
这两种类型的处理方式有很多优缺点，本文将对这些方面进行比较研究。
数据流处理是将数据按时间顺序逐个处理。
数据流处理通常用于实时应用，例如实时交易处理和流媒体等。
数据流处理可以在数据到达时立即处理数据，通常实时性非常高。
这是因为数据处理引擎可以直接查询实时数据，无需准备、加工或加载历史数据。
数据流处理处理速度快，并能在毫秒级的速度下处理数据。
然而，相比于数据批处理，它的数据输出不利于统计分析。
由于数据流处理通常只处理单个事件，因此它不太适合处理大规模的历史数据。
此外，数据流处理的数据处理过程可能会变得很快，这可能会使处理结果不稳定。
此外，数据流处理的性能通常需要依赖于流数据本身的分布特点，这使得数据流处理系统的设计和优化比较复杂。
与数据流处理相反，数据批处理将数据按批量处理。
数据批处理通常用于处理历史数据和离线流程。
相比于数据流处理，数据批处理的处理输出能够充分运用统计分析，因为它可以处理更大规模的数据，能够解决一些大规模数据处理的难题。
然而，数据批处理通常不具备实时性。
因为它需要在使用前将所有数据存储并加载，所以处理速度较慢。
即便使用分布式处理的方式进行分布式存储，处理时间也会比数据流处理长。
此外，由于数据批处理的数据处理时间较长，因此可能会在数据处理过程中出现更多的错误或内存溢出等问题。
数据流处理和数据批处理有各自的优缺点。
数据流处理用于对实时要求较高的应用程序，如实时交易和流媒体等。
相比之下，数据批处理主要用于统计分析、历史数据处理和离线处理。
它们各自的特点在大多数情况下是互补的，需要根据实际情况选择使用。
例如，如果需要处理少量数据并获得实时结果，则应使用数据流处理。
如果需要根据数据进行统计分析和归档，可以使用数据批处理。
DOE数据分析常用的工具有哪些
DOE数据分析常用的工具有哪些大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
先来个彩蛋：一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linu某生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、SQL毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。
SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。
总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
三、 SmartbiSmartbi是国内领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
官网的产品培训文档也比较齐全，而且是公开的，学习操作易上手。
少林文化大数据平台关键技术研究
少林文化大数据平台关键技术研究作者：张丽娟张富来源：《档案与建设》2022年第06期摘要：少林文化大数据主要包括文化原生数据和文化衍生数据。
利用相关关键技术，将文化原生数据转换为文化衍生数据是弘扬少林文化、挖掘少林文化人文内涵的必要支撑，是少林文化大数据平台实现技术经度和文化纬度交织融合的重要纽带。
文章在详细剖析少林文化大数据的多维度多属性特征基础上，对自然语言处理、全文检索、可视化引擎相关关键技术问题进行了探讨，创新了具有少林文化属性的相关技术应用，以期为相关研究提供借鉴。
关键词：少林文化；文化大数据；数字人文；人文GIS分类号：G270Research on Key Technologies of Shaolin Culture Big Data PlatformZhang Lijuan1 ，Zhang Fu2（ 1.School of Electrical Engineering and Automation of Luoyang Institute of Science and Technology， Luoyang， Henan 471023； 2.School of Surveying， Mapping and Geographic Information of North China University of Water Resources and Electric Power， Zhengzhou，Henan 450046 ）Abstract： Shaolin culture big data mainly includes cultural native data and cultural derived data. Using related key technologies to convert cultural native data into cultural derived data is the necessary support for promoting Shaolin culture and mining the humanistic connotation of Shaolin culture， and it is also an important link for the Shaolin culture big data platform to realize the interweaving and integration of technical longitude and cultural latitude. Based on the detailed analysis of the multi-dimensional and multi-attribute characteristics of Shaolin cultural big data， this paper discusses the key technical issues related to natural language processing， full-text retrieval and visualization engine， and innovates the application of relevant technologies with Shaolin cultural attribute， in order to provide reference for relevant research.Keywords： Shaolin culture； Cultural Big-Data； Digital Humanities； Humanistic GIS少林文化孕育千年、底蘊深厚，是中国优秀传统文化的典型代表。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
养老大数据管理服务平台可行性研究方案报告
养老大数据管理服务平台可行性研究报告目录第一章项目基本信息 (1)1.1 项目名称 (1)1.2 建设单位 (1)1.3 准备单元 (1)1.4 项目概述 (1)1.4.1项目背景 (1)1.4.2建设目标 (2)1.4.3建设内容 (2)1.4.4建设规模 (4)1.4.5投资和来源 (4)第二章可行性建设分析 (4)2.1 现状分析 (4)2.1.1问题状态 (4)2.1.2有利条件 (5)2.2 建设意义分析 (6)2.2.1对政府的影响 (6)2.2.2对业务的意义 (7)2.2.3对公众的影响 (7)2.3 建设必要性分析 (7)2.3.1建立养老大数据管理服务是解决人口老龄化问题的有效途径 (7)2.3.2养老大数据管理服务的建立有利于促进海南经济社会发展 (8)2.3.3建立养老大数据管理服务，有效提升养老精准服务 (9)2.3.4建立养老大数据管理服务，推动海南智慧城市建设发展 (9)第3 章需求分析 (10)3.1 如何通过养老大数据管理服务平台解决数据互联互通和信息共享问题 (10)3.2 如何通过养老金大数据管理服务平台解决养老金数据采集问题 (10)3.3 如何建立养老金大数据管理服务平台的数据支撑 (11)3.4 如何通过养老大数据管理服务平台为老年人提供服务 (11)3.5 如何通过养老金大数据管理服务平台提供数据开放服务 (12)第四章可行性建设方案 (12)4.1 指导思想和原则 (12)4.1.1指导思想 (12)4.1.2施工原则 (13)4.2 总体设计方案 (14)4.2.1整体架构 (14)4.2.1养老大数据共享交换平台 (14)4.2.2养老大数据采集平台 (15)4.2.3养老大数据信息库 (18)4.2.4 养老大数据综合服务平台314.2.5养老大数据开放平台 (31)第五章建设效益分析 (38)5.1 社会福利 (38)5.2 经济效益 (38)第 1 章项目基本情况1.1项目名称海口养老大数据管理服务平台1.2施工单位主要建设单位：海口市科技工业和信息化局1.3准备单位主要编制单位：海南星云大数据信息技术有限公司1.4项目概况1.4.1项目背景根据《中共海南省委关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，养老建设相关建议如下：发展养老服务业，促进养老医疗、养生保健、运动健身、度假旅游等产业互动发展，打造世界级养生岛。
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大数据处理平台比较研究作者：许吴环顾潇华来源：《软件导刊》2017年第04期摘要：大数据环境下，传统的数据处理方式不再适用，以云计算技术为支撑的大数据处理平台应运而生。
比较了开源Hadoop和Spark平台各自的优缺点，发现各自的适用范围：Hadoop适用于数据密集型任务，并广泛应用于离线分析；Spark因其基于内存计算，在迭代计算和实时分析领域占据优势。
二者在功能上有较强的互补性，协同使用可以发挥更大效益。
关键词：大数据平台；Hadoop； Spark；比较研究中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：16727800（2017）0040212021大数据处理平台1.1大数据特点目前，大数据还没有一个标准定义，但是把握大数据的特征，有助于加深对大数据内涵的理解。
数据具有的3V特征，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）。
规模大，意味着数据量不断扩张，数据量级从现在的GB、TB增长到PB、EB 甚至ZB级；种类多，指数据类型有结构化、半结构化和非结构化，其中文字、图片、音频、视频等非结构化数据占很大比例；速度快，表示大数据有强时效性，数据快速产生，需要及时处理及分析才能实现大数据的经济价值。
大数据的处理过程为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释 [1]。
巨量的数据往往也意味着噪声较多，这给数据清洗工作造成困难。
传统的关系型数据库处理对象单位通常为MB，适合处理存储结构化数据，而面向大数据的数据库技术能够解决海量的非结构数据存储问题。
传统的数据分析方法以算法的准确率作为重要的衡量指标，而大数据的高速性要求算法必须牺牲一部分准确性以更高效地处理数据。
1.2大数据处理平台为从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值[2]，针对大数据的技术和方法应运而生。
GFS、NoSQL、ITHbase、MapReduce等云计算技术发展，使大数据有效存储、管理和分析成为可能。
但从众多复杂的大数据技术中进行选择，并搭建完备的大数据处理框架难度很高，不利于挖掘大数据中的经济价值。
大数据平台能在用户不了解架构底层细节的情况下，开发大数据应用程序。
全球领先的科技巨头纷纷提出了建设与应用大数据处理平台：IBM 公司推出了云端版InfoSphere BigInsights[3]；HP推出了HP Vertica6.1分析平台[4]；Google提出的GFS、MapReduce等云计算技术催生了大数据处理平台的事实标准Hadoop。
目前，Google使用的是自己开发的Caffeine[2]；Facebook结合自身需求实现了Corona、Prism。
完备、高效的大数据处理平台为大数据应用提供一站式基础服务，支持应用系统从清洗、集成、分析到结果可视化展现全过程建设，降低了用户技术门槛[5]。
2大数据处理平台比较Hadoop的支撑技术（MapReduce等）成熟，实现了海量数据分布式存储和批量处理，应用广泛，成为大数据处理平台的事实标准。
Spark以其近乎实时的性能和相对灵活易用而受到欢迎，它同Hadoop一样都是Apache旗下的开源集群系统，是目前发展最快的大数据处理平台之一。
2.1Hadoop与Spark比较2.1.1Hadoop及特点 Hadoop是由Apache开发的开源云计算平台，实现在大量计算机组成的集群中进行分布式存储和计算。
Hadoop框架最核心的技术是HDFS和MapReduce。
HDFS 是可部署在廉价机器上的分布式文件系统，采用主/从结构，将大文件分割后形成大小相等的block复制3份，分别存储在不同节点上，实现了海量数据存储。
MapReduce编程模型实现大数据处理，它的核心是“分而治之”[1]。
Map任务区将输入数据源分块后，分散给不同的节点，通过用户自定义的Map函数，得到中间key/Value集合，存储到HDFS上。
Reduce任务区从硬盘上读取中间结果，把相同K值数据组织在一起，再经过用户自定义的Reduce函数处理，得到并输出结果；将巨量资料的处理并行运行在集群上，实现对大数据的有效处理。
Hadoop具有如下优点[69]：（1）高扩展性。
Hadoop的横向扩展性能很好，海量数据能横跨几百甚至上千台服务器，而用户使用时感觉只是面对一个。
大量计算机并行工作，对大数据的处理能在合理时间内完成并得以应用，这是传统单机模式无法实现的。
（2）高容错性。
从HDFS的设计可以看出它通过提供数据冗余的方式提供高可靠性。
当某个数据块损坏或丢失，NameNode就会将其它DataNode上的副本进行复制，保证每块都有3份。
所以，在数据处理过程中，当集群中机器出现故障时计算不会停止。
（3）节约成本。
首先，Hadoop本身是开源软件，完全免费；其次，它可以部署在廉价的PC机上；“把计算推送给数据”的设计理念，节省了数据传输中的通信开销。
而传统的关系型数据库将所有数据存储起来，成本高昂，这不利于大数据产业发展。
（4）高效性。
Hadoop以简单直观的方式解决了大数据处理中的储存和分析问题。
数据规模越大，相较于单机处理Hadoop的集群并行处理优势越明显。
（5）基础性。
对于技术优势企业，可以根据基础的Hadoop结合应用场景进行二次开发，使其更适合工作环境。
比如，Facebook从自身应用需求出发，构建了实时Hadoop系统。
Hadoop系统局限性 [1011]：①不适合迭代运算。
MapReduce要求每个运算结果都输出到HDFS，每次初始化都要从HDFS读入数据。
在迭代运算中，每次运算的中间结果都要写入磁盘，Hadoop在执行每一次功能相同的迭代任务时都要反复操作I/O，计算代价很大。
而对于常见的图计算和数据挖掘等，迭代计算又是必要的；②实时性差。
Hadoop平台由于频繁的磁盘I/O操作，大大增加了时间延迟，不能胜任快速处理任务；③易用性差。
Hadoop只是一个基础框架，精细程度有所欠缺，如果要实现具体业务还需进一步开发。
MapReduce特定的编程模型增加了Hadoop的技术复杂性。
2.1.2Spark及特点 Spark的整个生态系统称为BDAS（伯克利数据分析栈），包括Tachyon、Spark Streaming、Spark Core、MLlib等。
其核心框架Spark是为了实现大数据的快速处理而设计的，可以用来构建低延迟应用。
Spark以RDD（弹性分布数据集）为基础，实现了基于内存的大数据计算。
RDD是对数据的基本抽象，实现了对分布式内存的抽象使用。
由于RDD能缓存到内存中，因此避免了过多的磁盘I/O操作，大大降低了时延。
Tachyon是分布式内存文件系统，类似于内存中的HDFS，基于它可以实现RDD或文件在计算机集群中共享。
Spark没有自己的文件系统，通过支持Hadoop HDFS、HBase等进行数据存储。
Spark更专注于计算性能，其特点如下[1113]：（1）高速性。
Spark通过内存计算减少磁盘I/O开销，极大缩小了时间延迟，能处理Hadoop无法应对的迭代运算，在进行图计算等工作时表现更好。
高速数据处理能力使得Spark更能满足大数据分析中实时分析的要求。
（2）灵活性。
较之仅支持map函数和reduce函数的Hadoop，Spark支持map、reduce、filter、join、count等近80多种操作类型。
Spark的交互模式使用户在进行操作时能及时获得反馈，这是Hadoop不具备的。
Spark SQL能直接用标准SQL语句在Spark上进行大数据查询，简单易学。
尽管在Hadoop中有Hive，可以不用Java来编写复杂的MapReduce程序，但是Hive在MapReduce上的运行速度却达不到期望程度。
2.1.3Hadoop与Spark特点比较分析 Hadoop具有高扩展性、高容错性、成本低、高效性、不适合迭代运算、实时性差、易用性差等特点，与之相比，Spark最突出的特点是高速性和灵活性，基于这些特点分析总结如下：Hadoop更注重存储性能，而Spark更专注于计算，可以形象地将二者的处理方式比作“大砍刀”和“剔骨刀”，前者可以胜任更加繁重的任务，但难免粗糙，后者则胜在快速、灵巧上。
2.2Hadoop与Spark应用场景比较2.2.1Hadoop应用场景 Hadoop的高扩展性、高容错性、基础性等优点，决定了其适用于庞大数据集控制、数据密集型计算和离线分析等场景。
针对Hadoop的局限性，为提高Hadoop 性能，各种工具应运而生，已经发展成为包括Hive、Pig、HBase、Cassandra、YARN等在内的完整生态系统。
HBase新型NoSQL数据库便于数据管理，Hive提供类似SQL的操作方式进行数据分析，Pig是用来处理大规模数据的高级脚本语言……这些功能模块在一定程度上弥补了Hadoop的不足，降低了用户使用难度，扩展了应用场景。
2.2.2Spark应用场景与Hadoop不同，Spark高速、灵活的特点，决定了它适用于迭代计算、交互式查询、实时分析等场景，比如，淘宝使用Spark来实现基于用户的图计算应用[11]。
但是，其RDD特点使其不适合异步细粒度更新状态的应用[1]，比如，增量的Web抓取和索引。
RDD的特点之一是“不可变”，即只读不可写，如果要对RDD中的数据进行更新，就要遍历整个RDD并生成一个新RDD，频繁更新代价很大。
2.2.3Hadoop与Spark的互补竞争关系 Hadoop与Spark同为大数据处理平台，必然在市场中存在一定的竞争替代关系，二者在功能上有较强的互补性。
Hadoop解决了如何将大数据储存起来的问题，Spark在此基础上考虑的是更快速、易用地实现大数据分析，这点从Spark仍采用HDFS作为文件系统就可看出。
它们适用于不同的应用场景，有时协同工作会达到更理想的效果，在Spark和Hadoop的许多发行版（如CDH、MapR、InfoSphere BigInsights）中，它们都已经互相支持实现。
3结语本文分析了大数据的3V特点，论述了大数据处理与传统数据处理的不同，指出了传统处理方式在大数据环境下的局限性。
通过分析常用的大数据处理平台，并分析Hadoop和Spark 的核心技术，对其优缺点进行了归纳。
Hadoop实现了海量异构数据的存储和处理，虽然在处理速度和易用性方面存在缺陷，但由于它的基础性还是得到广泛应用，企业可根据自身应用特点进行改进。
虽然Spark不适合异步细粒度更新状态的应用，但在处理性能和易用程度上较Hadoop优势显著，发展也十分迅速。
通过比较两者的优缺点，可以发现它们在功能上有较强的互补性，协同使用可以带来效益优化。