spark和hadoop的区别 Spark采用的是经典的scheduler/workers模式，每个Spark应用程序运行的第一步是构建一个可重用的资源池，然后在这个资源池里运行所有的ShuffleMapTask和ReduceTask（注意，尽管Spark编程方式十分灵活，不再局限于编写Mapper和Reducer，但是在Spark引擎内部只用两类Task便可表示出一个复杂的应用程序，即ShuffleMapTask和ReduceTask），而MapReduce应用程序则不同，它不会构建一个可重用的资源池，而是让每个Task动态申请资源，且运行完后马上释放资源。
关于云计算开源平台Hadoop的Datanode，只启动一个的问题。 我遇到过类似问题，只启动了一个datenode，我的做法是先检查conf/masters 和conf/slaves 文件，确保配置没错。然后试着把所有节点的tmp文件夹都删掉了，hadoop/log文件夹里面的日志也都删掉了，重新启动集群，执行hadoop namenode –format，就可以了。但是我也是菜鸟，所以不知道原理是什么，也不知道对你有没有用
OpenStack 和 Hadoop 的区别是什么 openstack是云计算，hadoop是大数据处理。openstack是把所有的计算资源例如CPU，内存，硬盘灯整合成一个资源池，按照需求分配资源，比如你要创建一台虚机，这CPU、内存、硬盘灯就在这个资源池里面取，不用你自己估算。而Hadoop是把所有的计算资源都充分利用起来，做同一件事情，以解决单台计算机计算能力不足的情况。解释的不是很好，但是应该可以理解了吧。
