扣丁学堂浅谈Hadoop和Spark的异同

如何有效区分Hadoop和Spark的这几点区别？（来源：八斗学院）很多初学Hadoop开发的同学分不清Hadoop和Spark究竟有什么联系？搞不清Hadoop和Spark是两个独立的框架，还是必须相互依存才能完成工作？这篇文章给大家分析一下Hadoop和Spark几点区别。

一、Hadoop和Spark各是什么？HadoopHadoop是一分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。

HDFS为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。

SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

是类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。

二、Hadoop和Spark的异同大致可以分为以下几点1.处理问题的层面不同HadoopHadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时还会索引和跟踪这些数据，大幅度提升大数据处理和分析效率。

SparkSpark，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，自身不会进行数据的存储。

2.即可搭配工作，也可独立运行HadoopHadoop可以独立完成数据的存储和处理工作，因为其除了提供HDFS分布式数据存储功能，还提供MapReduce数据处理功能。

SparkSpark没有提供文件管理系统，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。

可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。

3.Spark数据处理速度远超MapReduceHadoopHadoop是磁盘级计算，计算时需要在磁盘中读取数据；其采用的是MapReduce 的逻辑，把数据进行切片计算用这种方式来处理大量的离线数据.SparkSpark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析。

Spark能否成为Hadoop的替代者呢？为什么？它们有哪些相似点与区别？两者的侧重点不同，使用场景不同，个人认为没有替代之说。

Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。

因为在Spark里面，有RDD的概念。

RDD可以cache到内存中，那么每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。

但是，我们也要看到spark的限制：内存。

我认为Hadoop虽然费时，但是在OLAP等大规模数据的应用场景，还是受欢迎的。

目前Hadoop涵盖了从数据收集、到分布式存储，再到分布式计算的各个领域，在各领域都有自己独特优势。

Spark目前还只能比较好对Hadoop的Mapreduce框架进行比较好的替代，Hadoop其他组件特别是HDFS、HBASE、Yarn还是作为基础组件对云计算的存储和资源管理提供了底层的框架，一些组件如SparkSQl和Hive类似，Spark需重点发展计算能力，能够提供比较多可视化数据处理和挖掘工具，不存在互相替代的，大家各自发挥优点，使大数据整个生态链更完善。

Spark的特点Spark极大的优化和简化了Mapreduce框架，使分布式云计算细粒度深入到数据的各个环节，通过RDD模型对并行数据处理这个高难度技术堆栈进行了全方位的创新，就象多年前Delphi 对可视化和面向对象的开发进行的推动一样，spark的RDD计算模型是革命性的将会引领潮流，如果再能能够发展到象kettle那样提供可视的界面组件并行云计算功能就更完美，RDD 计算模型只需要用参数或简单标识符，就可以高效利用云计算资源，支持多种并行和迭代计算模式，非常适合各种大数据挖掘算法，能充分利用内存，使数据处理效率提升的1-2个数量级，同时能和Hadoop体系的HDFS、Yarn等基础框架兼容，Spark框架采用的是Scala语言，Scala语言集面向对象和函数式优点，Scala非常简洁，函数式编程能够非常高效的在已有的处理处理模型上增加或调整各种业务逻辑，对于大数据时代这种处理需求全动态，数据类型变化多样的业务模式提供了强有力的技术支撑，Scala入门还是需要有些概念转换，如：隐式转换、语法糖果等，但理解了这些新概念，上手就比较容易。

大数据技术中的Hadoop与Spark框架深入剖析Hadoop和Spark是两种常用的大数据处理框架，它们在处理大规模数据时具有很强的能力和灵活性。

本文将深入剖析Hadoop和Spark的特点、架构和使用场景。

一、Hadoop框架Hadoop框架是由Apache软件基金会开发的一种分布式数据处理框架。

它有两个核心组件：分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce。

1. HDFSHDFS是一种设计用于存储和处理大规模数据集的分布式文件系统。

它的特点是可扩展性、容错性和高吞吐量。

HDFS将文件分割成块并将它们存储在不同的机器上，以实现数据的并行处理和高可靠性。

同时，HDFS还提供了数据冗余和故障恢复机制，以防止数据丢失。

2. MapReduceMapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。

它的特点是简单易用、可扩展性强和容错性好。

MapReduce将计算任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，将输入数据映射为(key, value)对；在Reduce阶段，将相同key的数据进行归并操作。

MapReduce框架可以在集群中分布式执行这些操作，并在需要时自动进行数据划分和任务调度。

Hadoop框架的优点是可靠性高、容错性好、适合处理大规模数据集。

但它的局限是对实时数据处理支持不够强大，延迟较高。

二、Spark框架Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，也是由Apache软件基金会开发的。

与Hadoop不同，Spark采用了内存计算的方式，能够在内存中快速处理数据，因此具有更高的性能和更低的延迟。

Spark框架有以下核心组件：1. Spark CoreSpark Core是Spark的核心模块，提供了RDD（Resilient Distributed Datasets）的抽象，是弹性分布式数据集的编程接口。

为什么Spark发展不如Hadoop？一说大数据，人们往往想到Hadoop。

这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。

最近半年来的Spark之热就是典型例子。

Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。

Spark早期的核心部分代码只有3万行。

Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架，但基于RAM和优化设计，因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

进入2014年以后，Spark开源码生态系统大幅增长，已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。

Spark之所以有如此多的关注，塬因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等叁方面的特点。

首先，Spark对分散的数据集进行抽样，创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念，所有的统计分析任务被翻译成对RDD 的基本操作组成的有向无环其次，Spark是一个灵活的运算框架，适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用，因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎，并在未来取代Map/Reduce的地位。

最后，Spark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。

Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上，它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据，这是个非常大的优势。

虽然Spark具有以上叁大优点，但从目前Spark的发展和应用现状来看，。