Hadoop与Spark最主要的区别是什么

Hadoop与Spark最主要的区别是什么?

colincheng - 大数据工程师@易宝支付

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我认为这二个应该是互相补充,相互依存的关系,没有谁一定能代替谁的问题,只有你根据不同的使用场景选择适合自己的。     1、   Spark VSHadoop有哪些异同点?        Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘、分析        Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 虽然 Spark 与 Hadoop 有相似之处,但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。首先,Spark 是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计,即那些在并行操作之间重用工作数据集(比如机器学习算法)的工作负载。为了优化这些类型的工作负载,Spark 引进了内存集群计算的概念,可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中,以缩短访问延迟. 在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详,基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语,使并行批处理程序变得非常地简单和优美。Spark提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型,他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect, reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型,给上层应用者提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名,物化,控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.       2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性?        从Spark的论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》中没看出容错性做的有多好。倒是提到了分布式数据集计算,做checkpoint的两种方式,一个是checkpoint data,一个是loggingthe updates。貌似Spark采用了后者。但是文中后来又提到,虽然后者看似节省存储空间。但是由于数据处理模型是类似DAG的操作过程,由于图中的某个节点出错,由于lineage chains的依赖复杂性,可能会引起全部计算节点的重新计算,这样成本也不低。他们后来说,是存数据,还是存更新日志,做checkpoint还是由用户说了算吧。相当于什么都没说,又把这个皮球踢给了用户。所以我看就是由用户根据业务类型,衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价,选择代价较小的一种策略。取代给中间结果进行持久化或建立检查点,Spark会记住产生某些数据集的操作序列。因此,当一个节点出现故障时,Spark会根据存储信息重新构造数据集。他们认为这样也不错,因为其他节点将会帮助重建。    3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色?     Spark提供了高的性能和大数据处理能力,使得用户可以快速得到反馈体验更好。另一类应用是做数据挖掘,因为Spark充分利用内存进行缓存,利用DAG消除不必要的步骤,所以比较合适做迭代式的运算。而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法,所以适合用Spark来实现。我们把一些常用的算法并行化用Spark实现,可以从R语言中方便地调用,降低了用户进行数据挖掘的学习成本。 Spark配有一个流数据处理模型,与Twitter的 Storm框架相比,Spark采用了一种有趣而且独特的办法。Storm基本上是像是放入独立事务的管道,在其中事务会得到分布式的处理。相反,Spark采用一个模型收集事务,然后在短时间内(我们假设是5秒)以批处理的方式处理事件。所收集的数据成为他们自己的RDD,然后使用Spark应用程序中常用的一组进行处理。作者声称这种模式是在缓慢节点和故障情况下会更加稳健,而且5秒的时间间隔通常对于大多数应用已经足够快了。这种方法也很好地统一了流式处理与非流式处理部分。

mengmeng - 大数据工程师

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现在应该没有面试官这么问了吧,这个问题好像问猪跟牛有什么区别 回答不出不知道他想要什么 hadoop 有hdfs MR 你要问MR 跟 Spark还有点关联  MR能做的Spark都能做。只是Spark基于内存的分布式计算  

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