hadoop与spark的区别和接洽

区别：

架构

Hadoop：接纳主从式架构，主要由 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（盘算框架）以及 YARN（资源管理系统）构成。HDFS 负责数据存储，MapReduce 用于数据处置惩罚，YARN 举行资源的分配与调度。
Spark：焦点是弹性分布式数据集（RDD），基于内存盘算。其架构涵盖了 Driver Program（驱动步伐）、Cluster Manager（集群管理器）和 Executor（执行器）。Driver Program 负责创建 SparkContext，Cluster Manager 负责资源管理，Executor 负责执行任务。
数据处置惩罚速度

Hadoop：MapReduce 在处置惩罚数据时，中心效果会频仍读写磁盘，这一操作会产生大量的 I/O 开销，从而导致处置惩罚速度较慢，更得当处置惩罚大规模的批处置惩罚任务。
Spark：主要基于内存举行数据处置惩罚，数据可以在内存中快速流转，淘汰了磁盘 I/O 的时间斲丧，以是处置惩罚速度比 Hadoop 快很多。据相关测试，Spark 在内存充足的环境下，处置惩罚速度比 Hadoop 快 100 倍左右。
数据处置惩罚模型

Hadoop：主要接纳 MapReduce 编程模型，该模型将数据处置惩罚分为 Map 和 Reduce 两个阶段，编程模型相对简单，但对于复杂的迭代盘算任务，需要多次编写 MapReduce 步伐，开发效率较低。
Spark：提供了多种数据处置惩罚模型，如 RDD、DataFrame 和 Dataset 等。同时，Spark 支持多种编程范式，包罗批处置惩罚、交互式查询、流处置惩罚、呆板学习和图盘算等。这种多样化的处置惩罚模型使得 Spark 可以或许更灵活地处置惩罚各种类型的数据和任务。
数据存储

Hadoop：有自己的分布式文件系统 HDFS，它可以或许将大文件分割成多个数据块，并存储在不同的节点上，具有高容错性和高可扩展性。
Spark：自己不具备数据存储功能，它可以与多种数据存储系统集成，如 HDFS、Cassandra、HBase 等。
实用场景

Hadoop：得当处置惩罚大规模的批处置惩罚任务，如日记分析、数据仓库等。这些任务通常对处置惩罚时间要求不高，但需要处置惩罚的数据量非常大。
Spark：实用于迭代盘算、交互式查询和实时流处置惩罚等场景。比方，呆板学习中的迭代算法、交互式数据分析以及实时数据处置惩罚等。
接洽：

存储层面

Hadoop 拥有分布式文件系统 HDFS，可把大文件分割成数据块，存储在不同节点上，具备高容错性与高扩展性。而 Spark 自己没有数据存储功能，它常借助 HDFS 来存储数据，将 HDFS 作为可靠的数据存储基础。在处置惩罚大规模数据时，Spark 应用步伐能直接从 HDFS 读取数据，处置惩罚完毕后再将效果存回 HDFS。
资源管理层面

Hadoop 的 YARN 是资源管理系统，负责集群资源的管理和调度。Spark 可以运行在 YARN 之上，把资源管理和调度工作交给 YARN 处置惩罚。这样一来，Spark 应用步伐能与 Hadoop 生态系统中的其他应用步伐共享集群资源，提高资源利用率。比如在一个大数据集群中，YARN 可以同时为 Hadoop 的 MapReduce 任务和 Spark 任务分配资源。
生态融合层面

二者都是大数据生态系统的重要组成部分，它们可以与其他大数据技能集成。像 Hive、HBase 等 Hadoop 生态系统中的工具，既可以和 Hadoop 配合利用，也能和 Spark 集成。Spark SQL 可与 Hive 集成，借助 Hive 的元数据和查询优化器，实现对 Hive 表的高效查询；Spark 也能与 HBase 集成，对 HBase 中的数据举行读写操作。
数据处置惩罚层面

在实际的数据处置惩罚流程中，Hadoop 和 Spark 可相互协作。对于一些复杂的大数据处置惩罚任务，可先用 Hadoop 的 MapReduce 举行初步的数据洗濯和预处置惩罚，将处置惩罚后的数据存储在 HDFS 中，再利用 Spark 举行后续的复杂分析和盘算，如呆板学习模型训练、实时数据分析等。
 

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