1、Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
2、hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。2）Hadoop Distributed FileSystem（Hadoop分布式文件系统HDFS） HDFS是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。
3、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
4、Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 - HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。即使硬件出现故障，它也能以可靠的方式存储数据。Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。
大概5个小时Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
不对。Spark支持批处理和流处理。批处理指的是对大规模数据一批一批的计算，计算时间较长，而流处理则是一条数据一条数据的处理，处理速度可达到秒级。Spark是一个快速且通用的集群计算平台，可以处理大数据量时候，比如几T到几P量级时候只需要几秒钟到几分钟。
据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。
storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。
什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。 对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。
SQL Server是由Microsoft开发的数据库管理系统（DBMS）。它主要用于存储和检索其他软件应用程序请求的数据，并且能够高效地处理大量数据。虽然它并不是专门设计为实时数据处理引擎，但它在某种程度上能够处理实时数据。SQL Server包括内存处理、列存储索引和数据仓库等功能，可用于提高实时数据处理任务的性能。
SQL，在这里我理解成SQLServer。三者是目前市场占有率最高（依安装量而非收入）的关系数据库，而且很有代表性。排行第四的DB2（属IBM公司），与Oracle的定位和架构非常相似，就不赘述了。如果要说明三者的区别，首先就要从历史入手。
SQL Server架构巧妙，由数据库引擎、分析服务、报告服务和集成服务等多个组件组成，每个组件都有其独特功能，能满足不同业务场景的需求。例如，数据库引擎负责核心数据处理，分析服务则专攻数据洞察，报告服务则负责数据可视化，而集成服务则支持数据流程自动化。
MicrosoftSQLServer是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能（BI）工具提供了企业级的数据管理。MicrosoftSQLServer数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。Oracle数据库 它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
1、PCle是一种高效的硬件加速接口。主要应用于高速的数据处理领域。接下来，将详细介绍PCle的相关内容。PCle代表Peripheral Component Interconnect Express，它是一种快速的数据传输接口标准。具体而言，它的主要功能是提高计算机系统硬件之间数据传输的速度，从而加快整体性能。
2、PCle是PCIe的本地拷贝引擎。PCle是一个专门设计的硬件接口，主要用于提高存储设备与计算机系统之间的数据传输速度。它是PCIe的本地拷贝引擎，是一种高速串行计算机扩展总线标准。这一接口主要存在于现代计算机中，用以连接高速设备，如显卡、网卡等。PCle的设计目的是通过减少数据传输延迟，提升整体系统性能。
3、PCIe，全称为PCI-Express，是一种最新的高速串行点对点接口标准，最初称为“3GIO”，由英特尔在2001年提出，旨在代表下一代I/O接口。它显著区别于旧的PCI和AGP标准，通过独享通道带宽，实现主动电源管理、错误报告、端到端可靠性传输等特性。PCIe由PCI-SIG认证后更名为“PCI-E”，并逐步取代了旧标准。
4、pcle意思是指PCI-Express（peripheral component interconnect express）是一种高速串行计算机扩展总线标准，它原来的名称为“3GIO”，是由英特尔在2001年提出的，旨在替代旧的PCI，PCI-X和AGP总线标准。
MySQL常见的三种存储引擎为InnoDB、MyISAM和MEMORY。其区别体现在事务安全、存储限制、空间使用、内存使用、插入数据的速度和对外键的支持。
MySQL的引擎有：InnoDB、MyISAM、Memory（或 HEAP）、NDB Cluster等。其中，InnoDB和MyISAM是最常用的两种存储引擎。InnoDB存储引擎 InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它提供了事务安全（ACID兼容）的存储服务。其主要特点包括支持行级锁定，实现高性能的数据管理。
在MySQL中，常用的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory等。以下是对这些存储引擎的描述：InnoDB：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，支持事务处理、行级锁定、外键约束等功能。它适用于高并发、数据一致性要求高的场景。MyISAM：MyISAM是一种较为简单的存储引擎，不支持事务处理，只支持表级锁定。
在MySQL中，常见的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory等。每种存储引擎都有其特点和适用场景，以下是关于存储引擎描述正确的一些方面：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务处理、行级锁和外键约束等特性，适用于需要事务处理和复杂查询的应用程序。
mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。最常使用的2种存储引擎：Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。
详细解释如下：InnoDB是MySQL的默认存储引擎之一，与MyISAM相比，它提供了许多优势。事务支持。InnoDB提供了完整的事务支持，支持ACID事务模型，这意味着在InnoDB中，数据的修改遵循严格的规则，保证了数据的一致性和完整性。这对于需要处理大量事务的应用非常重要。行级锁定。
1、spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
2、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 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，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
3、spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。
4、Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了强大的计算能力和丰富的功能库。与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它采用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。