本文目录一览：
- 1、云扩科技的企业级智能流程自动化平台包括
- 2、Spark可以完全替代hadoop吗
- 3、Storm与Spark，Hadoop相比是否有优势
- 4、hadoop，spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗
云扩科技的企业级智能流程自动化平台包括
全云化，智能化，应用化。
云扩是上海云扩信息科技有限公司旗下品牌，致力于为各行业客户提供智能的RPA机器人服务与解决方案，通过RPA赋能，持续为客户创造价值，助力企业推进数字化转型。
2017年，云扩科技正式成立；
2019年9月，云扩RPA进化者大会成功举办，发布企业级云扩智能RPA平台——云扩智能RPA2020版；
2020年3月，完成红杉资本、深创投等机构共计3000万美金B轮融资；
2020年7月，云扩科技承办了世界人工智能大会首届RPA+AI论坛，正式发布云扩Spark、企业流程银行、云扩AIHUB、云扩DocReader、云扩工作台五款RPA+AI产品帮助企业客户打造智能生产力.
Spark可以完全替代hadoop吗
Spark已经取代Hadoop成为最活跃企业级spark服务器优惠的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼
近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同
Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥
虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统
而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘
因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上，这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了
与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上，这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spark的弹性分布式数据存储也能实现这一点
另外，在高级数据处理（如实时流处理、机器学习）方面，Spark的功能要胜过Hadoop
在Bernard看来，这一点连同其速度优势是Spark越来越受欢迎的真正原因
实时处理意味着可以在数据捕获的瞬间将其提交给分析型应用程序，并立即获得反馈
在各种各样的大数据应用程序中，这种处理的用途越来越多，比如，零售商使用的推荐引擎、制造业中的工业机械性能监控
Spark平台的速度和流数据处理能力也非常适合机器学习算法，这类算法可以自企业级spark服务器优惠我学习和改进，直到找到问题的理想解决方案
这种技术是最先进制造系统（如预测零件何时损坏）和无人驾驶汽车的核心
Spark有自己的机器学习库MLib，而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库，如Apache Mahout
实际上，虽然Spark和Hadoop存在一些功能上的重叠，但它们都不是商业产品，并不存在真正的竞争关系，而通过为这类免费系统提供技术支持赢利的公司往往同时提供两种服务
例如，Cloudera 就既提供 Spark服务也提供 Hadoop服务，并会根据客户的需要提供最合适的建议
Bernard认为，虽然Spark发展迅速，但它尚处于起步阶段，安全和技术支持基础设施方还不发达，在企业级spark服务器优惠他看来，Spark在开源社区活跃度的上升，表明企业用户正在寻找已存储数据的创新用法
Storm与Spark，Hadoop相比是否有优势
Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.
当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.
下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。
所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Storm的适用场景：
1）流数据处理
Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。
SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。
Spark的适用场景：
1）多次操作特定数据集的应用场合
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。
2）粗粒度更新状态的应用
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。
Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。
Hadoop的适用场景：
1）海量数据的离线分析处理
2）大规模Web信息搜索
3）数据密集型并行计算
简单来说：
Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景
Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好
Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中
hadoop，spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗
作为分布式计算平台，性能是非常重要的一个指标，但绝对不是唯一一个指标。单纯从性能角度上来讲，硬件资源固定，虚拟化增大了开销，必然有所降低。但是虚拟化会带来一些其他方面的功能。
资源隔离。有些集群是专用的，比如给你三台设备只跑一个spark，那还算Ok。但在很多规模很小的团体中，在有限的硬件设备的情况下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，这个时候，我们希望它们之间是不会互相干扰的。假设你spark的配置没做好，内存占用太大了，你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉（躺枪_(:з」∠)_）。那么此时虚拟机或者容器技术可以对物理资源进行隔离，防止这种情况出现。
快速部署，简化配置。无论对于新手还是老手来说，干这行非常痛苦的一点是各种框架的配置和部署，大量重复工作，又不怎么需要动脑子。所以你当然希望有一种方式，直接把你已经配置好的环境保存下来，作为一个镜像，然后当集群要扩展了，比如又增加了一个物理设备，你希望在上面虚拟化成三台虚拟机，两台运行spark，一台运行zookeeper，那简单了，把spark的镜像copy两份，zookeeper的镜像copy一份，网络配置好，开起来，一切都是那么潇洒...
调度单元。更高级的应用中，数据平台向整个团体或者公众提供服务。用户A希望有资源运行自己的应用，用户B也希望运行自己的应用，无论从安全角度还是管理角度上来说你都不希望他们之间是混杂的，这时候虚拟机也是一种解决方案。如果做一个高级点的调度器，当感知到spark工作压力非常大的时候启动一个zk镜像，反之减少一个镜像……这些功能在有虚拟机进行隔离时都会简单很多很多。
随便想了几个理由，应该还有很多，虚拟化这方面的专家应该更有发言权，毕竟干分布式计算的也只是虚拟化技术的受益者之一。
问题中谈到了性能，当然虚拟化的引入比裸奔性能上一定会有影响，如果影响很大的话，在做架构设计的时候就要根据实际需求进行取舍；然而比如像container，docker等轻量级虚拟化技术的出现，使它对性能的影响被压缩到了一个很小的地步，对于大多数分布式系统来说，这点性能损耗并不会有太大的影响……然后你懂的……
作者：昆吾
