spark和hadoop之间的关系对比

1 处理速度

Hadoop：Hadoop MapReduce 基于磁盘进行数据处理，数据在 Map 和 Reduce 阶段会频繁地写入磁盘和读取磁盘，这使得数据处理速度相对较慢，尤其是在处理迭代式算法和交互式查询时，性能会受到较大影响。

Spark：Spark 基于内存进行计算，能将数据缓存在内存中，避免了频繁的磁盘 I/O。这使得 Spark 在处理大规模数据的迭代计算、交互式查询等场景时，速度比 Hadoop 快很多倍。例如，在机器学习和图计算等需要多次迭代的算法中，Spark 可以显著减少计算时间。

2 编程模型

Hadoop：Hadoop 的 MapReduce 编程模型相对较为底层和复杂，开发人员需要编写大量的代码来实现数据处理逻辑，尤其是在处理复杂的数据转换和多阶段计算时，代码量会非常庞大，开发和维护成本较高。

Spark：Spark 提供了更加简洁、高层的编程模型，如 RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame 和 Dataset 等。这些抽象使得开发人员可以用更简洁的代码来实现复杂的数据处理任务，同时 Spark 还支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 等，方便不同背景的开发人员使用。

3 实时性处理

Hadoop：Hadoop 主要用于批处理任务，难以满足实时性要求较高的数据处理场景，如实时监控、实时推荐等。

Spark：Spark Streaming 提供了强大的实时数据处理能力，它可以将实时数据流分割成小的批次进行处理，实现准实时的数据分析。此外，Spark 还支持 Structured Streaming，提供了更高级的、基于 SQL 的实时流处理模型，使得实时数据处理更加容易和高效。

HadoopMR框架，从数据源获取数据，经过分析计算之后，将结果输出到指定位置，核心是一次计算，不适合迭代计算。

Spark框架，支持迭代式计算，图形计算