說(shuō)到大數(shù)據(jù)，很多人都會(huì)提及Hadoop 與 Apache Spark。Hadoop解決了大數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)和處理問(wèn)題。但因?yàn)槠浔旧淼墓ぷ髁鞒桃话逡谎郏簧瞄L(zhǎng)靜態(tài)存儲(chǔ)對(duì)象的批式處理，有自身的局限和不足。Spark應(yīng)運(yùn)而生，受到追捧，甚至被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)的未來(lái)，將會(huì)替代Hadoop。

所以在這里簡(jiǎn)要總結(jié)下各自的優(yōu)劣勢(shì)，并從五個(gè)方面比較二者的區(qū)別?？纯碨park是否能宣布Hadoop的“死刑”？

Hadoop和ApacheSpark雖然都是大數(shù)據(jù)框架，但他們并不真正服務(wù)于同樣的目的。 Hadoop是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：可以支持一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器，在集群內(nèi)跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)，分配大量數(shù)據(jù)集合。這意味著如果你要處理大數(shù)據(jù)，有了它就足以解決大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理問(wèn)題，不需要購(gòu)買昂貴的定制化硬件及維護(hù)服務(wù)了。 它還也可以索引和跟蹤數(shù)據(jù)，使大數(shù)據(jù)處理和分析更有效。 另一方面，Spark是一個(gè)數(shù)據(jù)處理工具，可以做分布式數(shù)據(jù)收集，但不能做分布式存儲(chǔ)。

Hadoop不僅是個(gè)存儲(chǔ)組件，還包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)和被稱作MapReduce的處理組件。所以，人家自身功能很多，你不一定非要用Spark配合。 相反地，不搭建在Hadoop上，也可以單獨(dú)使用Spark。但是，由于Spark不自帶文件管理系統(tǒng)，還得結(jié)合HDFS或者基于云的數(shù)據(jù)平臺(tái)。 其實(shí)，Spark是專為完善Hadoop而生，因此有人認(rèn)為在未來(lái)會(huì)替代Hadoop。但是，大部分人目前通常是采用二者配合來(lái)做的方式搭建，更希望二者可以協(xié)作起來(lái)，更好地發(fā)揮各自的效用。

Spark通常比MapReduce快得多，因?yàn)樘幚頂?shù)據(jù)的方式不一樣。 在MapReduce按部就班的處理時(shí)，Spark可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集中處理。 有數(shù)據(jù)科學(xué)家這樣形容MapReduce的工作流程：從集群讀取數(shù)據(jù)——執(zhí)行一個(gè)操作——將結(jié)果寫入集群——從集群中讀取更新的數(shù)據(jù)——執(zhí)行下一步操作——寫未來(lái)結(jié)果到集群……” 另一方面，Spark是基于內(nèi)存計(jì)算，在完成完整的數(shù)據(jù)分析操作上，也是接近實(shí)時(shí)處理的。它的工作流程可以這樣形容：從集群中讀取數(shù)據(jù)——執(zhí)行所有必要的分析操作——將結(jié)果寫入集群，完成。Spark比MapReduce在批處理上速度快得高達(dá)10倍，基于內(nèi)存計(jì)算分析上快100倍。

如果數(shù)據(jù)操作和報(bào)告需求大多是靜態(tài)的， MapReduce的處理風(fēng)格完全可以勝任了，你只需耐心等待它的批處理模式來(lái)做就行。但是，如果你需要對(duì)流數(shù)據(jù)做分析，比如工廠里的傳感器數(shù)據(jù)，或要處理多個(gè)操作的應(yīng)用程序，這種情況選擇Spark更合適。 例如，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要多個(gè)操作。 Spark常見的應(yīng)用場(chǎng)景還有：實(shí)時(shí)營(yíng)銷活動(dòng)、在線產(chǎn)品推薦、網(wǎng)絡(luò)安全分析和機(jī)器的日志監(jiān)控等。

Hadoop對(duì)系統(tǒng)故障具備天然抵抗力，因?yàn)樯衔乃f(shuō)的，它的工作流程非常穩(wěn)扎穩(wěn)打：在執(zhí)行每個(gè)操作后都會(huì)把數(shù)據(jù)寫入磁盤，自然便于恢復(fù)。而Spark，采用類似的方式，具有內(nèi)置彈性。 具體來(lái)說(shuō)，其數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)在集群數(shù)據(jù)里的，彈性分布式數(shù)據(jù)集上（即RDD，Spark的核心。它具備像MapReduce等數(shù)據(jù)流模型的容錯(cuò)特性，并且允許開發(fā)人員在大型集群上執(zhí)行基于內(nèi)存的計(jì)算）。這些數(shù)據(jù)對(duì)象可以存儲(chǔ)在內(nèi)存或磁盤上，當(dāng)系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)時(shí)候，RDD可以幫助全面恢復(fù)。

綜上所說(shuō)，可以看出，二者各有千秋，場(chǎng)景不同所選方案就會(huì)不同。不過(guò)，大多數(shù)人更愿意看到1+1>2的效果。

注：文章翻譯自cio網(wǎng)站，作者Katherine Noyes。

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