hadoop特性？
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有一下几方面特性：
1.高可靠性：***用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop***用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：***用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop***用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
hadoop和spark区别？
Spark和Hadoop的区别在于它们处理大数据的方式不同。
因为Hadoop最开始只提供了HDFS和MapReduce这两个组件，而且MapReduce的计算模型是批处理模型，需要在Map阶段和Reduce阶段之间读写HDFS，导致计算时间较长。
而Spark基于内存计算的思想，使用了新的计算模型：弹性分布式数据集（RDD），这种计算模型通过内存缓存数据，可以直接在内存中进行各种计算、处理操作，大大加快了计算速度。
就功能而言，Spark可以支持更多类型的应用程序开发，支持实时流处理、交互式查询和机器学习等领域，而Hadoop在大数据处理上具有很高的稳定性和可扩展性。
Spark和Hadoop都是大数据计算框架，但它们各有自己的优势。
Spark和Hadoop的区别
1.原理比较：Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算。Hadoop一个作业称为一个Job，Spark用户提交的任务称为application。
2.数据的存储和处理：
Hadoop实质上更多是一个分布式系统基础架构: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时还会索引和跟踪这些数据，大幅度提升大数据处理和分析效率。
Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，没有提供文件管理系统，自身不会进行数据的存储。它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。
3.处理速度：
Hadoop是磁盘级计算，计算时需要在磁盘中读取数据；
Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
4.恢复性：
Hadoop和Spark是两个分布式计算框架。Hadoop最初是由Apache开发的，旨在处理大数据集。它具有可伸缩性和可靠性，可处理TB级别的数据。Hadoop主要由两部分组成：HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。
Spark是由加州大学伯克利分校AMPLab开发的，旨在更快地处理大数据集。Spark在内存中缓存数据，因此它比Hadoop更快地处理数据。
Spark主要由Spark Core和Spark SQL组成，并且还包括其他可扩展的组件，如Streaming和MLib。总的来说，Hadoop更适合处理大量数据，而Spark更适合在处理时间上更加敏捷。
