spark与hadoop的区别是什么

spark与hadoop的区别在于以下几个方面:1、原理比较;2、数据的存储和处理;3、处理速度;4、恢复性;5、处理数据;6、中间结果。其中,原理比较是指,Hadoop和Spark都是并行计算,两者都是用MR模型进行计算。

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一、原理比较

Hadoop和Spark都是并行计算,两者都是用MR模型进行计算

Hadoop一个作业称为一个Job,Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段,每个Task都在自己的进程中运行,当Task结束时,进程也会随之结束;

Spark用户提交的任务称为application,一个application对应一个SparkContext,app中存在多个job,每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行,每个job中有多个stage,stage是shuffle过程中DAGScheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的,每个stage里面有多个task,组成taskset,由TaskScheduler分发到各个executor中执行;executor的生命周期是和app一样的,即使没有job运行也是存在的,所以task可以快速启动读取内存进行计算。

二、数据的存储和处理

Hadoop实质上更多是一个分布式系统基础架构: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,同时还会索引和跟踪这些数据,大幅度提升大数据处理和分析效率。Hadoop 可以独立完成数据的存储和处理工作,因为其除了提供HDFS分布式数据存储功能,还提供MapReduce数据处理功能。

Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,没有提供文件管理系统,自身不会进行数据的存储。它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。

三、处理速度

Hadoop是磁盘级计算,计算时需要在磁盘中读取数据;其采用的是MapReduce的逻辑,把数据进行切片计算用这种方式来处理大量的离线数据.Spark,它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍,内存中的数据分析速度则快近100倍。

四、恢复性

Hadoop将每次处理后的数据写入磁盘中,对应对系统错误具有天生优势。Spark的数据对象存储在弹性分布式数据集(RDD:)中。“这些数据对象既可放在内存,也可以放在磁盘,所以RDD也提供完整的灾难恢复功能。

五、处理数据

Hadoop适合处理静态数据,对于迭代式流式数据的处理能力差;Spark通过在内存中缓存处理的数据,提高了处理流式数据和迭代式数据的性能;

六、中间结果

Hadoop中中间结果存放在HDFS中,每次MR都需要刷写-调用,而Spark中间结果存放优先存放在内存中,内存不够再存放在磁盘中,不放入HDFS,避免了大量的IO和刷写读取操作。

延伸阅读

Hadoop是什么意思

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实现了一个分布式文件系统( Distributed File System),其中一个组件是HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。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,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

Hadoop主要有以下几个优点:

1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

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