平台不同：spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。
华为车联网EI服务，MRS服务。MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台。
华为云支持有很多啊，在mrs页面，集群支持提交spark jar、spark script和sql形式的作业。
而对于大数据分析需求，FusionInsight是华为的明星产品，它基于Apache Hadoop、MPPDB、Spark和Stream等开源技术，既可无缝集成在FusionSphere之上，也能独立部署于裸金属环境中，灵活性十足，满足企业对大数据处理的多样化场景。
首先是安全、可靠，华为以客户的数据安全、应用高可用性、用户体验至上。华为云建立了ISO2700CSA STAR等样本级别的信息安全体系。华为云全球部署，确保数据在本地留存；全国IDC互联，组成覆盖整个中国境内、连接覆盖全球的安全、可靠、高性能云计算平台。其次是成本优势。
华为云提供的大数据MRS服务可以提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。当前性价比很高，最小规格集群已经低至99元/小时，还有买10个月送2个月的活动。在华为云社区找到了一个介绍MRS服务的云图说，可以点击查看MRS云图说。
1、Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。
2、Hadoop是基础，其中的HDFS提供文件存储，Yarn进行资源管理。可以运行MapReduce、Spark、Tez等计算框架。
3、搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗 搭建Spark伪分散式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读档案。 完全分散式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分散式储存。Spark和Hadoop是完全两种丛集。Spark是分散式计算框架，Hadoop是分散式计算/储存/排程框架。Spark可以无缝访问存在HDFS上的资料。
4、如果只是以伪分布式模式安装Spark，可以不安装Hadoop，因为可以直接从本地读取文件。如果以完全分布式模式安装Spark，由于我们需要使用HDFS来持久化数据，一般需要先安装Hadoop。
5、一般都是要先装hadoop的，如果你只是玩Spark On Standalon的话，就不需要，如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。
6、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称，里面包含跟大数据开源框架的一些软件，包含hdfs，hive，zookeeper，hbase等等；Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
通过OpenStack如何管理Docker？我们采用的是OpenStack+nova-docker+Docker的架构模式。nova- docker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。
需要。Docker算是一种虚拟化技术，是基于lxc技术的，比较轻量级。openstack代表的是云计算技术，这个比较重量级。当然功能就更全面了，虽然它现在还没有想象中的那么完善，但是在不断进步中嘛。举个不太恰当的例子。
kolla项目就是使用 docker 和ansible来部署安装openstack，docker的好处就是轻量，管理起来方便。