本篇內(nèi)容介紹了“Spark與Hadoop大數(shù)據(jù)計算框架的區(qū)別是什么”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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Spark與Hadoop大數(shù)據(jù)計算框架區(qū)別是什么?ApacheSpark專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎，而Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)框架，但各自存在的目的不同。Hadoop實質(zhì)上是一個分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)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(shù)據(jù)進行處理的工具并不會進行分布式數(shù)據(jù)的存儲。

Spark是什么?

Spark是一種通用的大數(shù)據(jù)計算框架，正如傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式實時計算引擎等。Spark包含大數(shù)據(jù)領(lǐng)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(xué)習(xí)，SparkGraphX用于圖計算。

Spark主要用于大數(shù)據(jù)的計算，而Hadoop以后主要用于大數(shù)據(jù)的存儲(比如HDFS、Hive、HBase等)，以及資源調(diào)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(xiàn)。MapReduce是GoogleMapReduce的開源實現(xiàn)。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(shù)據(jù)集合的框架，其設(shè)計的初衷是將單個服務(wù)器擴展成上千個機器組成的一個集群為大數(shù)據(jù)提供計算服務(wù)，其中每個機器都提供本地計算和存儲服務(wù)。

Hadoop與Spark都是大數(shù)據(jù)計算框架，但兩者各有自己的優(yōu)勢，那么Spark與Hadoop的區(qū)別如下：

1、編程方式

Hadoop的MapReduce在計算數(shù)據(jù)時，計算過程必須要轉(zhuǎn)化為Map和Reduce兩個過程，從而難以描述復(fù)雜的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集的操作類型，編程模型比MapReduce更加靈活。

2、數(shù)據(jù)存儲

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

3、數(shù)據(jù)處理

Hadoop在每次執(zhí)行數(shù)據(jù)處理時，都需要從磁盤中加載數(shù)據(jù)，導(dǎo)致磁盤的I/O開銷較大;而Spark在執(zhí)行數(shù)據(jù)處理時，只需要將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，之后直接在內(nèi)存中加載中間結(jié)果數(shù)據(jù)集即可，減少了磁盤的1O開銷。

4、數(shù)據(jù)容錯

MapReduce計算的中間結(jié)果數(shù)據(jù)保存在磁盤中，且Hadoop框架底層實現(xiàn)了備份機制，從而保證了數(shù)據(jù)容錯;同樣SparkRDD實現(xiàn)了基于Lineage的容錯機制和設(shè)置檢查點的容錯機制，彌補了數(shù)據(jù)在內(nèi)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(dāng)下爆發(fā)式的數(shù)據(jù)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(chǎn)生的中間結(jié)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(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不再寫入磁盤，直接在內(nèi)存中迭代處理，這樣就避免了從磁盤中頻繁讀取數(shù)據(jù)造成的不必要開銷。

Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環(huán)境，不同之處使Spark在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Spark是在Scala語言中實現(xiàn)，將Scala用作其應(yīng)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(shù)據(jù)集。

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新聞標(biāo)題：Spark與Hadoop大數(shù)據(jù)計算框架的區(qū)別是什么
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