Hadoop和Spark都提供了資源分配機制，以確保集群資源的高效利用。具體信息如下：
Hadoop資源分配
- 資源分配方式：Hadoop通過YARN（Yet Another Resource Negotiator）進行資源管理，YARN負責將集群中的資源劃分為多個資源容器（Container），每個容器包含一定數量的CPU、內存等資源。
- 資源分配策略：Hadoop支持靜態資源分配和動態資源分配。靜態資源分配在作業提交時預先指定資源，而動態資源分配可以根據作業的需求動態調整資源分配。
Spark資源分配
- 資源分配方式：Spark同樣可以通過YARN進行資源管理，它支持靜態資源分配和動態資源分配。動態資源分配允許Spark應用根據實際任務負載動態增減Executor數量，從而提高資源利用率和作業執行效率。
- 資源分配策略：Spark的動態資源分配是通過設置
spark.dynamicAllocation.enabled=true來啟用的，它可以根據作業的Task數量和當前Executor的負載情況自動擴展或收縮Executor的數量。
對比分析
- 共同點：兩者都支持通過YARN進行資源管理，并提供了動態資源分配功能，以提高資源利用率和作業執行效率。
- 差異點：Hadoop的MapReduce模型與Spark的內存計算方式在處理速度和范圍上有所不同。Spark更適合實時數據處理和迭代運算，而Hadoop則更適合大規模數據處理和批量處理。
綜上所述，Hadoop和Spark在資源分配方面都提供了合理的機制，具體選擇哪個技術取決于具體的應用場景和需求。
