很多初學(xué)Hadoop開(kāi)發(fā)的同學(xué)分不清Hadoop和Spark究竟有什么聯(lián)系？

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搞不清Hadoop和Spark是兩個(gè)獨(dú)立的框架，還是必須相互依存才能完成工作？

今天就給大家分析一下Hadoop和Spark幾點(diǎn)區(qū)別。

Hadoop和Spark各是什么？

• Hadoop

Hadoop是一分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶(hù)可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。

利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供計(jì)算。

• Spark

Spark 是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。是類(lèi)Hadoop MapReduce的通用并行框架，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)。

Hadoop和Spark的異同大致可以分為以下幾點(diǎn)

1.處理問(wèn)題的層面不同

• hadoop

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(chǔ)，同時(shí)還會(huì)索引和跟蹤這些數(shù)據(jù)，大幅度提升大數(shù)據(jù)處理和分析效率。

• spark

Spark，是一個(gè)專(zhuān)門(mén)用來(lái)對(duì)那些分布式存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具，自身不會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

2.即可搭配工作，也可獨(dú)立運(yùn)行

• hadoop

Hadoop可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理工作，因?yàn)槠涑颂峁〩DFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，還提供MapReduce數(shù)據(jù)處理功能。

• spark

Spark沒(méi)有提供文件管理系統(tǒng)，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?？梢赃x擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他平臺(tái)。

3.Spark數(shù)據(jù)處理速度遠(yuǎn)超MapReduce

• hadoop

Hadoop是磁盤(pán)級(jí)計(jì)算，計(jì)算時(shí)需要在磁盤(pán)中讀取數(shù)據(jù)；其采用的是MapReduce的邏輯，把數(shù)據(jù)進(jìn)行切片計(jì)算用這種方式來(lái)處理大量的離線(xiàn)數(shù)據(jù).

• spark

Spark，它會(huì)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。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。

比如實(shí)時(shí)的市場(chǎng)活動(dòng)，在線(xiàn)產(chǎn)品推薦等需要對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析場(chǎng)景就要使用Spark。

4.災(zāi)難恢復(fù)

• hadoop

Hadoop將每次處理后的數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán)中，對(duì)應(yīng)對(duì)系統(tǒng)錯(cuò)誤具有天生優(yōu)勢(shì)。

• spark

Spark的數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)在彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD:)中?！斑@些數(shù)據(jù)對(duì)象既可放在內(nèi)存，也可以放在磁盤(pán)，所以RDD也提供完整的災(zāi)難恢復(fù)功能。

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