大資料框架Hadoop和Spark的異同

解決問題的層面不一樣

首先，hadoop 和 apache spark 兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同。hadoop 實質上更多是乙個分布式資料基礎設施: 它將巨大的資料集分派到乙個由普通計算機組成的集群中的多個節點進行儲存，意味著您不需要購買和維護昂貴的伺服器硬體。

同時，hadoop 還會索引和跟蹤這些資料，讓大資料處理和分析效率達到前所未有的高度。spark，則是那麼乙個專門用來對那些分布式儲存的大資料進行處理的工具，它並不會進行分布式資料的儲存。

兩者可合可分

hadoop 除了提供為大家所共識的 hdfs 分布式資料儲存功能之外，還提供了叫做 mapreduce 的資料處理功能。所以這裡我們完全可以拋開 spark，使用 hadoop 自身的 mapreduce 來完成資料的處理。

相反，spark 也不是非要依附在 hadoop 身上才能生存。但如上所述，畢竟它沒有提供檔案管理系統，所以，它必須和其他的分布式檔案系統進行整合才能運作。這裡我們可以選擇 hadoop 的 hdfs,也可以選擇其他的基於雲的資料系統平台。但 spark 預設來說還是被用在 hadoop 上面的，畢竟，大家都認為它們的結合是最好的。

以下是天地會珠海分舵從網上摘錄的對 mapreduce 的最簡潔明瞭的解析:

我們要數圖書館中的所有書。你數 1 號書架，我數 2 號書架。這就是「map」。我們人越多，數書就更快。

現在我們到一起，把所有人的統計數加在一起。這就是「reduce」。

spark 因為其處理資料的方式不一樣，會比 mapreduce 快上很多。mapreduce 是分步對資料進行處理的: 」從集群中讀取資料，進行一次處理，將結果寫到集群，從集群中讀取更新後的資料，進行下一次的處理，將結果寫到集群，等等…「 booz allen hamilton 的資料科學家 kirk borne 如此解析。

反觀 spark，它會在記憶體中以接近「實時」的時間完成所有的資料分析：「從集群中讀取資料，完成所有必須的分析處理，將結果寫回集群，完成，」 born 說道。spark 的批處理速度比 mapreduce 快近 10 倍，記憶體中的資料分析速度則快近 100 倍。

如果需要處理的資料和結果需求大部分情況下是靜態的，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。

但如果你需要對流資料進行分析，比如那些來自於工廠的感測器收集回來的資料，又或者說你的應用是需要多重資料處理的，那麼你也許更應該使用 spark 進行處理。

災難恢復

兩者的災難恢復方式迥異，但是都很不錯。因為 hadoop 將每次處理後的資料都寫入到磁碟上，所以其天生就能很有彈性的對系統錯誤進行處理。

spark 的資料物件儲存在分布於資料集群中的叫做彈性分布式資料集(rdd: resilient distributed dataset)中。「這些資料物件既可以放在記憶體，也可以放在磁碟，所以 rdd 同樣也可以提供完成的災難恢復功能，」borne 指出。

2分鐘讀懂大資料框架Hadoop和Spark的異同

談到大資料，相信大家對hadoop和apache spark這兩個名字並不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，並沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什麼異同。解決問題的層面不一樣 首先，hadoop和apache spark兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同...

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談到大資料，相信大家對hadoop和apache spark這兩個名字並不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，並沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什麼異同。首先，hadoop和apache spark兩者都是大資料框架，但是各自存在的目的不盡相同。hadoop實質上更...

大資料框架Hadoop教程

hadoop是乙個開源框架，它允許在整個集群使用簡單程式設計模型計算機的分布式環境儲存並處理大資料。它的目的是從單一的伺服器到上千臺機器的擴充套件，每乙個台機都可以提供本地計算和儲存。90 的世界資料在過去的幾年中產生 由於新技術，裝置和類似的社交 通訊裝置的出現，人類產生的資料量每年都在迅速增長。...