Spark與Hadoop大數據計算框架的區別是什么

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　　Spark與Hadoop大數據計算框架區別是什么?ApacheSpark專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，而Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。Hadoop和Spark都是大數據框架，但各自存在的目的不同。Hadoop實質上是一個分布式數據基礎設施，將巨大的數據集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節點進行存儲,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據進行處理的工具并不會進行分布式數據的存儲。

　　Spark是什么?

　　Spark是一種通用的大數據計算框架，正如傳統大數據技術Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式實時計算引擎等。Spark包含大數據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主要用于大數據的計算，而Hadoop以后主要用于大數據的存儲(比如HDFS、Hive、HBase等)，以及資源調度(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。MapReduce是GoogleMapReduce的開源實現。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據集合的框架，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據提供計算服務，其中每個機器都提供本地計算和存儲服務。

　　Hadoop與Spark都是大數據計算框架，但兩者各有自己的優勢，那么Spark與Hadoop的區別如下：

　　1、編程方式

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

　　2、數據存儲

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

　　3、數據處理

　　Hadoop在每次執行數據處理時，都需要從磁盤中加載數據，導致磁盤的I/O開銷較大;而Spark在執行數據處理時，只需要將數據加載到內存中，之后直接在內存中加載中間結果數據集即可，減少了磁盤的1O開銷。

　　4、數據容錯

　　MapReduce計算的中間結果數據保存在磁盤中，且Hadoop框架底層實現了備份機制，從而保證了數據容錯;同樣SparkRDD實現了基于Lineage的容錯機制和設置檢查點的容錯機制，彌補了數據在內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，無法勝任當下爆發式的數據增長所要求的實時、快速計算的需求。

　　使用HadoopMapReduce進行計算時，每次計算產生的中間結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據讀取到內存中，產生的數據不再寫入磁盤，直接在內存中迭代處理，這樣就避免了從磁盤中頻繁讀取數據造成的不必要開銷。

　　Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環境，不同之處使Spark在某些工作負載方面表現得更加優越，Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外還可以優化迭代工作負載。Spark是在Scala語言中實現，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據集。

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