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這篇文章主要講解了“spark與hadoop共存嗎”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“spark與hadoop共存嗎”吧！
Q1：為了加快spark shuffle 的執行速度是否可以把spark_local_dirs 指向一塊固態硬盤上面，這樣做是否有效果。
可以把spark_local_dirs指向一塊固態硬盤上面,這樣會非常有效的提升Spark執行速度；
同時想更快的提升Spark運行速度的話可以指定多個Shuffle輸出的目錄，讓Shuffle并行讀寫磁盤；
Q2：solidation=true只是在同一機器上進行合并對吧
solidation=true是在同一臺機器上進行合并；
當進行合并的時候會把屬于同一個Reducer的bucket放入同一個文件，這回極大的減少Shuffler文件的數量，提升性能；
Q3：未來spark與hadoop會共存嗎
Spark和hadoop會共存， Spark+Hadoop= A winning combination；
并存的時候，Hadoop主要使用HDFS進行數據存儲，Spark負責對大數據一體化多元化的計算；
感謝各位的閱讀，以上就是“spark與hadoop共存嗎”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對spark與hadoop共存嗎這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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