干货：Spark vs Hadoop 解读两大大数据分析系统

Spark Hadoop 大数据数据分析

数据分析网 | 2016-06-20 17:40

【数据猿导读】大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统？其他企业如何建设自己的大数据系统？推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统： Spark ...

Spark ：速度快、易于使用

Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用的API，支持Scala(原生语言)、Java、 Python 和Spark SQL 。Spark SQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

Spark还有一种交互模式，那样开发人员和用户都可以获得查询和其他操作的即时反馈。MapReduce没有交互模式，不过有了Hive和Pig等附加模块，采用者使用MapReduce来得容易一点。

成本上来看：Spark需要大量内存，但是可以使用常规数量的常规转速磁盘。一些用户抱怨会产生临时文件，需要清理。这些临时文件通常保存7天，以便加快针对同一数据集的任何处理。磁盘空间相对便宜，由于Spark不使用磁盘输入/输入用于处理，已使用的磁盘空间可以用于SAN或NAS。

容错上：Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，它们是容错集合，里面的数据元素可执行并行操作。RDD可以引用外部存储系统中的数据集，比如共享式文件系统、HDFS、HBase，或者提供Hadoop InputFormat的任何数据源。Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，或前面所列的其中一种文件系统。

Hadoop：分布式文件系统

Hadoop是Apache.org的一个项目，其实是一种软件库和框架，以便使用简单的编程模型，跨计算器集群对庞大数据集(大数据)进行分布式处理。Hadoop可灵活扩展，从单一计算机系统，到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统，它都能轻松支持。实际上，Hadoop就是大数据分析领域的重量级大数据平台。

Hadoop由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成。Hadoop框架的主要模块包括如下：

Hadoop Common

Hadoop分布式文件系统(HDFS)

Hadoop YARN

Hadoop MapReduce

虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能，得以扩大到大数据应用领域，处理庞大数据集。

许多使用大数据集和分析工具的公司使用Hadoop。它已成为大数据应用系统中事实上的标准。设计Hadoop的初衷是处理这项任务：搜寻和搜索数十亿个网页，将这些信息收集到数据库中。正是由于渴望搜寻和搜索互联网，才有了Hadoop的HDFS及分布式处理引擎MapReduce。

成本上：MapReduce使用常规数量的内存，因为数据处理基于磁盘，所以公司得购买速度更快的磁盘和大量磁盘空间来运行MapReduce。MapReduce还需要更多的系统，将磁盘输入/输出分布到多个系统上。

容错上：MapReduce使用TaskTracker节点，它为JobTracker节点提供了心跳(heartbeat)。如果没有心跳，那么JobTracker节点重新调度所有将执行的操作和正在进行的操作，交给另一个TaskTracker节点。这种方法在提供容错性方面很有效，可是会大大延长某些操作(即便只有一个故障)的完成时间。

总结：

Spark与MapReduce是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。完美的大数据场景正是设计人员当初预想的那样：让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。

来源：数据分析网

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