Hadoop和Spark異同點(diǎn)是什么

解決問題的層面不一樣

首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數(shù)據(jù)框架，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實(shí)質(zhì)上更多是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施: 它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個(gè)由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲，意味著您不需要購買和維護(hù)昂貴的服務(wù)器硬件，Hadoop還會索引和跟蹤這些數(shù)據(jù)，讓大數(shù)據(jù)處理和分析效率達(dá)到前所未有的高度；Spark，則是那么一個(gè)專門用來對那些分布式存儲的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具，它并不會進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)的存儲。

兩者可合可分

Hadoop除了提供了一個(gè)為大家所共識的HDFS分布式數(shù)據(jù)存儲功能之外，還提供了叫做MapReduce的數(shù)據(jù)處理功能，所以我們完全可以拋開Spark，使用Hadoop自身的MapReduce來完成數(shù)據(jù)的處理；Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存，但如上所述，畢竟它沒有提供文件管理系統(tǒng)，所以它必須和其他的分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行集成才能運(yùn)作，這里我們可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他的基于云的數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺，但Spark默認(rèn)來說還是被用在Hadoop上面的，畢竟大家都認(rèn)為它們的結(jié)合是最好的。

Spark數(shù)據(jù)處理速度秒殺MapReduce

Spark因?yàn)槠涮幚頂?shù)據(jù)的方式不一樣，會比MapReduce快上很多，MapReduce是分步對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的: “從集群中讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行一次處理，將結(jié)果寫到集群，從集群中讀取更新后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行下一次的處理，將結(jié)果寫到集群，等等” Booz Allen Hamilton的數(shù)據(jù)科學(xué)家Kirk Borne如此解析；反觀Spark，它會在內(nèi)存中以接近“實(shí)時(shí)”的時(shí)間完成所有的數(shù)據(jù)分析：“從集群中讀取數(shù)據(jù)，完成所有必須的分析處理，將結(jié)果寫回集群，最終完成” ，Spark的批處理速度比MapReduce快近10倍，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)分析速度則快近100倍，如果需要處理的數(shù)據(jù)和結(jié)果需求大部分情況下是靜態(tài)的，且你也有耐心等待批處理的完成的話，MapReduce的處理方式也是完全可以接受的，但如果你需要對流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比如那些來自于工廠的傳感器收集回來的數(shù)據(jù)，又或者說你的應(yīng)用是需要多重?cái)?shù)據(jù)處理的，那么你也許更應(yīng)該使用Spark進(jìn)行處理，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是需要多重?cái)?shù)據(jù)處理的，此外，通常會用到Spark的應(yīng)用場景有以下方面：實(shí)時(shí)的市場活動，在線產(chǎn)品推薦，網(wǎng)絡(luò)安全分析，機(jī)器日記監(jiān)控等。

災(zāi)難恢復(fù)

兩者的災(zāi)難恢復(fù)方式迥異，但是都很不錯(cuò)。因?yàn)镠adoop將每次處理后的數(shù)據(jù)都寫入到磁盤上，所以其天生就能很有彈性的對系統(tǒng)錯(cuò)誤進(jìn)行處理;Spark的數(shù)據(jù)對象存儲在分布于數(shù)據(jù)集群中的叫做彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中,這些數(shù)據(jù)對象既可以放在內(nèi)存，也可以放在磁盤，所以RDD同樣也可以提供完成的災(zāi)難恢復(fù)功能。