随著网络的加速产业发展和网络时代的来临，统计信息量的爆发式快速增长使怎样高效率地处置小规模统计数据正式成为了两个关键的难题。在那个大背景下，Hadoop和Spark正式成为了处置小规模统计数据的炙手可热辅助工具。在责任编辑中，他们将探讨怎样采用Hadoop和Spark来处置海量统计数据。
Hadoop
Hadoop是两个开放源码的分布式排序架构，它能处置海量统计数据并全力支持扩展性。它的核心理念模块主要包括Hadoopsysfs（HDFS）和MapReduce排序数学模型。
1.1. HDFS
HDFS是Hadoop的sysfs，它能将大批统计数据储存在数个结点上，并提供更多高效率率和高扩展性。HDFS的组织工作基本原理是将统计数据切分为数个块，接着将那些块储存在相同的节点上。当须要加载统计数据时，Hadoop会将统计数据块从相同的结点上加载并组合而成完备的统计数据。
1.2. MapReduce
MapReduce是Hadoop的排序数学模型，它能将小规模统计数据切分为数个大块，并将那些小块重新分配给相同的结点展开排序。MapReduce的组织工作业务流程是将统计数据切分为数个块，接着将那些块重新分配给相同的结点展开排序。每一结点会将他们的排序结论传达给主结点，主结点会将那些结论组合而成两个最后结论。
2.Spark
Spark是两个加速、通用的排序引擎，它能处置小规模统计数据并全力支持实时处置。Spark的核心理念模块主要包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib。
2.1. Spark Core
Spark Core是Spark的核心理念模块，它提供更多了分布式任务调度、内存管理和统计数据抽象等功能。Spark Core采用RDD（Resilient Distributed Dataset）来表示分布式统计数据集，RDD是两个可分区、可并行排序的统计数据结构。
2.2. Spark SQL
Spark SQL是Spark的SQL查询引擎，它能将结构化统计数据储存在RDD中，并全力支持SQL查询和统计数据分析。Spark SQL全力支持多种统计数据源，主要包括Hive、Avro、Parquet和JSON等。
2.3. Spark Streaming
Spark Streaming是Spark的流处置引擎，它能处置实时统计数据流并全力支持窗口操作、滑动窗口和状态管理等功能。Spark Streaming能从多种统计数据源中加载统计数据流，主要包括Kafka、Flume和Twitter等。
2.4. Spark MLlib
Spark MLlib是Spark的机器学习库，它全力支持多种机器学习算法和数学模型，主要包括分类、回归、聚类和推荐等。
Hadoop和Spark是处置小规模统计数据的炙手可热辅助工具。Hadoop采用HDFS和MapReduce来处置海量统计数据，而Spark采用Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib来处置小规模统计数据和实时统计数据流。那些辅助工具能帮助他们高效率地处置小规模统计数据，提高统计数据分析的效率和精度。
