Spark和Hadoop的架构区别解读

总的来说，Spark采用更先进的架构，使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。我总结，具体表现在如下几个方面：

框架：

• Hadoop:MapRedcue由Map和Reduce两个阶段，并通过shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce模型解决问题，不得不将问题分解为若干个有依赖关系的子问题，每个子问题对应一个MapReduce作业，最终所有这些作业形成一个DAG。
• Spark:是通用的DAG框架，可以将多个有依赖关系的作业转换为一个大的DAG。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分为多个元操作，这些元操作可以灵活组合，产生新的操作，并经过一些控制程序组装后形成一个大的DAG作业。

中间计算结果处理：

• Hadoop:在DAG中，由于有多个MapReduce作业组成，每个作业都会从HDFS上读取一次数据和写一次数据（默认写三份），即使这些MapReduce作业产生的数据是中间数据也需要写HDFS。这种表达作业依赖关系的方式比较低效，会浪费大量不必要的磁盘和网络IO，根本原因是作业之间产生的数据不是直接流动的，而是借助HDFS作为共享数据存储系统。
• Spark：在Spark中，使用内存（内存不够使用本地磁盘）替代了使用HDFS存储中间结果。对于迭代运算效率更高。

操作模型：

• Hadoop：只提供了Map和Reduce两种操作所有的作业都得转换成Map和Reduce的操作。
• Spark：提供很多种的数据集操作类型比如Transformations 包括map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues,sort,partionBy等多种操作类型，还提供actions操作包括Count,collect, reduce, lookup, save等多种。这些多种多样的数据集操作类型，给开发上层应用的用户提供了方便。