大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？

 

一、基础知识

1、Spark

      Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

      在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

      Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

 

2、Hadoop

      Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

      用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

      Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

 

 

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二、大数据处理选择

      Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？

 

1.处理速度和性能

      Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。

      Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。

      据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。

 

2.开发难易度

      Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

 

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