spark和hadoop的区别（spark与hadoop区别与联系）

简介

Apache Spark 和 Apache Hadoop 都是流行的大数据处理框架。Spark 是一个内存计算框架，而 Hadoop 是一个分布式文件系统和数据处理工具。

Hadoop

分布式文件系统（HDFS）：

用于存储海量数据集，提供数据冗余和容错性。

MapReduce：

执行分布式数据处理作业的编程模型，将作业分解为较小的任务。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

资源管理系统，用于在集群中调度和管理作业。

Spark

弹性分布式数据集（RDD）：

表示存储在内存或磁盘上的数据集的抽象，支持快速数据处理。

DAG（有向无环图）：

Spark 作业执行计划的表示，允许并行执行任务。

Spark SQL：

一个数据分析引擎，支持使用 SQL 查询和操作数据。

比较

| 特征 | Hadoop | Spark | |---|---|---| |

数据存储

| HDFS | 分布式内存和磁盘 | |

处理模型

| MapReduce | DAG | |

速度

| 通常较慢 | 通常较快 | |

延迟

| 高 | 低 | |

交互式分析

| 不支持 | 支持 | |

机器学习

| 有限的支持 | 广泛的支持 | |

流处理

| 有限的支持 | 强大的支持 |

关键区别

处理模型：

Spark 的 DAG 处理模型比 Hadoop 的 MapReduce 处理模型更具灵活性，允许并行执行任务。

速度和延迟：

Spark 的内存计算和 DAG 执行计划使其比 Hadoop 更快、延迟更低。

交互式分析：

Spark 提供 Spark SQL 等工具，支持交互式数据分析，而 Hadoop 则不提供。

机器学习：

Spark 提供机器学习库（如 MLlib），广泛支持机器学习应用程序，而 Hadoop 则支持有限。

流处理：

Spark 的流式处理能力比 Hadoop 更强大，允许实时处理数据。

用途

Hadoop：

海量数据集的存储、处理和批处理分析。

Spark：

快速、低延迟的交互式分析、机器学习、流处理和复杂数据处理。