Spark與Hadoop大數(shù)據(jù)計算框架的區(qū)別是什么

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　　Spark與Hadoop大數(shù)據(jù)計算框架區(qū)別是什么?ApacheSpark專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，而Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎架構。Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)框架，但各自存在的目的不同。Hadoop實質(zhì)上是一個分布式數(shù)據(jù)基礎設施，將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)點進行存儲,也有計算處理功能。Spark是一個專門用來對那些分布式存儲的大數(shù)據(jù)進行處理的工具并不會進行分布式數(shù)據(jù)的存儲。

　　Spark是什么?

　　Spark是一種通用的大數(shù)據(jù)計算框架，正如傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式實時計算引擎等。Spark包含大數(shù)據(jù)領域常見的各種計算框架：如SparkCore用于離線計算，SparkSQL用于交互式查詢，SparkStreaming用于實時流式計算，SparkMLlib用于機器學習，SparkGraphX用于圖計算。

　　Spark主要用于大數(shù)據(jù)的計算，而Hadoop以后主要用于大數(shù)據(jù)的存儲(比如HDFS、Hive、HBase等)，以及資源調(diào)度(Yarn)。

　　Hadoop是什么?

　　Hadoop是項目總稱，由HDFS和MapReduce組成。HDFS是GoogleFileSystem(GFS)的開源實現(xiàn)。MapReduce是GoogleMapReduce的開源實現(xiàn)。ApacheHadoop軟件庫是一個允許使用簡單編程模型跨計算機集群處理大型數(shù)據(jù)集合的框架，其設計的初衷是將單個服務器擴展成上千個機器組成的一個集群為大數(shù)據(jù)提供計算服務，其中每個機器都提供本地計算和存儲服務。

　　Hadoop與Spark都是大數(shù)據(jù)計算框架，但兩者各有自己的優(yōu)勢，那么Spark與Hadoop的區(qū)別如下：

　　1、編程方式

　　Hadoop的MapReduce在計算數(shù)據(jù)時，計算過程必須要轉(zhuǎn)化為Map和Reduce兩個過程，從而難以描述復雜的數(shù)據(jù)處理過程;而Spark的計算模型不局限于Map和Reduce操作，還提供了多種數(shù)據(jù)集的操作類型，編程模型比MapReduce更加靈活。

　　2、數(shù)據(jù)存儲

　　Hadoop的MapReduce進行計算時，每次產(chǎn)生的中間結(jié)果都是存儲在本地磁盤中;而Spark在計算時產(chǎn)生的中間結(jié)果存儲在內(nèi)存中。

　　3、數(shù)據(jù)處理

　　Hadoop在每次執(zhí)行數(shù)據(jù)處理時，都需要從磁盤中加載數(shù)據(jù)，導致磁盤的I/O開銷較大;而Spark在執(zhí)行數(shù)據(jù)處理時，只需要將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，之后直接在內(nèi)存中加載中間結(jié)果數(shù)據(jù)集即可，減少了磁盤的1O開銷。

　　4、數(shù)據(jù)容錯

　　MapReduce計算的中間結(jié)果數(shù)據(jù)保存在磁盤中，且Hadoop框架底層實現(xiàn)了備份機制，從而保證了數(shù)據(jù)容錯;同樣SparkRDD實現(xiàn)了基于Lineage的容錯機制和設置檢查點的容錯機制，彌補了數(shù)據(jù)在內(nèi)存處理時斷電丟失的問題。在Spark與Hadoop的性能對比中，較為明顯的缺陷是Hadoop中的MapReduce計算延遲較高，無法勝任當下爆發(fā)式的數(shù)據(jù)增長所要求的實時、快速計算的需求。

　　使用HadoopMapReduce進行計算時，每次計算產(chǎn)生的中間結(jié)果都需要從磁盤中讀取并寫入，大大增加了磁盤的I/O開銷，而使用Spark進行計算時，需要先將磁盤中的數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不再寫入磁盤，直接在內(nèi)存中迭代處理，這樣就避免了從磁盤中頻繁讀取數(shù)據(jù)造成的不必要開銷。

　　Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環(huán)境，不同之處使Spark在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外還可以優(yōu)化迭代工作負載。Spark是在Scala語言中實現(xiàn)，將Scala用作其應用程序框架。與Hadoop不同Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

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