Spark与Hadoop相比的优缺点

1. Spark 概述

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1.1. 什么是 Spark（官网：http://spark.apache.org）

spark 中文官网：http://spark.apachecn.org
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache
顶级项目。目前，Spark 生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数
据并行计算框架。Spark 基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将 Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群

1.2. Spark 和 Hadoop 的比较

mapreduce 读 – 处理 - 写磁盘 – 读 - 处理 - 写
spark 读 - 处理 - 处理 --（需要的时候）写磁盘 - 写

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Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：

首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。（延迟加载）

其次，Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD (Resilient DistributedDataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。

最后，Spark 更加通用。mapreduce 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。Transformations包括 Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作

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支持的运算平台，支持的开发语言更多。
spark 4 种开发语言：
scala,java,python,R

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总结：Spark 是 MapReduce 的替代方案，而且兼容 HDFS、Hive，可融入 Hadoop 的生态系统，以弥补 MapReduce 的不足。

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1.3. Spark 特点

1.3.1. 快
与 Hadoop 的 MapReduce 相比，Spark 基于内存的运算要快 100 倍以上，基于硬盘的运算也要快 10 倍以上。Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

官网截图:

1.3.2. 易用
Spark 支持 Java、Python 和 Scala 和 R 的 API，还支持超过 80 种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且 Spark 支持交互式的 Python 和 Scala 的 shell，可以非常方便地在这些 shell 中使用 Spark 集群来验证解决问题的方法

1.3.3. 通用
一站式解决方案 离线处理 实时处理（streaming） sql,Spark 提供了统一的解决方案。Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark 统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

1.3.4. 兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和 Apache Mesos 作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有 Hadoop 支持的数据，包括 HDFS、HBase 和 Cassandra 等。这对于已经部署 Hadoop 集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用 Spark 的强大处理能力。Spark 也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了 Standalone 作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了 Spark 的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用 Spark。此外，Spark 还提供了在 EC2 上部署 Standalone 的 Spark 集群的工具。

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1.4 spark 的部署模式：

1， local 本地模式，只要机器上有 spark 的安装包， 仅仅是用于测试不写 master – master local 一个线程 local[2] local[*] 模拟使用多个线程
2， Standalone spark 自带的集群模式 --master spark://hdp-01:7077
3， yarn 把 spark 任务，运行在 yarn --master yarn
4， mesos 把 spark 任务，运行在 mesos 资源调度平台上 --master mesos