大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop

一.基础知识

1.Spark

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

Spark的各个组件

2.Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

二.大数据处理选择

根据Spark和Hadoop的基础知识，我们了解Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那我们如何选择处理平台呢？

1.处理速度和性能

Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，其中Spark有个Directed Acyclic Graph（DAG有向无环图）执行引擎，支持循环数据流和内存计算。

Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，都需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的致命弱点。

据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。

2.开发难易度

Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

3.兼容性

Spark提供了一个强大的技术栈，基于”One Stack to rule them all”的理念实现一体化、多元化的大数据处理平台，轻松应对大数据处理的查询语言Spark SQL、机器学习工具MLlib、图计算工具GraphX、实时流处理工具Spark Streaming无缝连接。

Hadoop的技术栈则相对独立复杂，各个框架都是独立的系统，给集成带来了很大的复杂和不确定性。

4.相互集成性

Spark可以运行在Hadoop集群管理Yarn上，这使得Spark可以读取Hadoop的任何数据。同时它也能读取HDFS、HBase、Hive、Cassandra以及任何Hadoop数据源。