説明
SparkはDAG形式でデータを保存することで優れたパフォーマンスを実現しますが、Hadoopは寄木細工のファイルしか使用できません。
間違って、「DAGフォーマット」はありません。DAGは、「有向非巡回グラフ」の略です。DAGは、Sparkの計算ステップを表す手段です。ただし、HadoopがDAGを使用しないのは事実です。
SparkにDAGが導入されたのは、データをディスクに継続的に読み書きする必要があるHadoopのマップリデュースフレームワークの制限の結果でした。
ApacheSparkのグラフDAG-DataFlair
SparkはHDFS形式でデータを保存することで優れたパフォーマンスを実現しますが、Hadoopは寄木細工のファイルしか使用できません。
いいえ。Sparkは確かにHDFS（およびその他の形式）でデータを保存できますが、これはHadoopに比べてパフォーマンス上の重要な利点ではありません。Hadoopは、寄木細工だけでなく、複数のファイル形式を使用できます。
Sparkは、Hadoopとは異なり、Kubernetesにデプロイできるため、クエリの復元力が高くなります。
いいえ、弾力性は質問で求められていません。問題は、パフォーマンスの向上についてです。
HadoopとSparkの両方をKubernetesにデプロイできます。
Sparkは、ユーザーフレンドリーなAPIを使用してHadoopのDataFrameを拡張することにより、開発者のパフォーマンスを向上させます。
いいえ。DataFrameはSparkの概念ですが、Hadoopの概念ではありません。