浅谈Spark的特点：与hadoop，storm，flink的区别

本文浅谈一下自己对于spark的理解，并没有什么新东西，大牛可以绕道。刚入行的新手可以看看，尤其面试的时候经常会问到。
首先对Spark下一个定义吧，其实Spark就是一个微批处理的大数据计算框架，跟hadoop中的MapReduce一个性质。而区别在于，1.MapReduce只能做离线处理，也就是批处理，而spark即可以做离线处理也可以做实时处理，但值得一提的是，spark的实时处理实际上是一个微批处理，storm是一个真正的的流式处理，就是数据来一条处理一条，但是storm却在大流量方面表现的不尽人意，但spark就没有这个问题，spark的实质是把流式处理转化为一个个小的批处理，所以又叫微批处理。相对于storm，spark对于大流量更稳定一些；2.MapReduce是基于磁盘计算的，虽然shuffle阶段会有一个基于内存的环形缓冲区，但是无论数据量的多少，最终shuffle阶段的结果还是会写到磁盘上的。而spark是基于内存计算的，这样大大增加了spark的计算能力，但是随着数据量的增多，尤其在没有条件限制下就进行shuffle，往往可能会造成oom异常，这就要考这个时候就是考验程序员功底的时候，即要在内存最大限度使用下的同时避免oom异常，这里不过多叙述；3.MapReduce是进程计算，spark是线程；4.spark具有丰富的算子，多达80多种，而MapReduce只有两种map和reduce，对于复杂的业务需要进行大量的开发才能满足需求。
毫无疑问作为第一代开源的大数据计算框架，MapReduce有着划时代的意义，即便现在也是有一些传统公司在使用着MapReduce，但显然这个是在硬件不够发达时代的产物，而storm虽然做出了不少改进，但是storm对于真正的大流量还是不太稳定，而spark创造性的流批一体，不得不说是目前为止企业很好的选择，而flink虽然现在如火如荼，而且有阿里这样顶尖的公司在去用，这本身就是一个很好的广告牌，但值得注意的flink毕竟太新，其风险不可预知，自己公司如果没有大牛最好不要尝试。
做个总结吧，目前来说个人认为对于一般中小型企业，spark在大数据计算框架里是一个很好的选择。