Spark、Hadoop对比

Spark 和 Hadoop 的对比

Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两种广泛使用的大数据处理框架，虽然它们都用于处理和分析大规模数据，但在架构、性能、用途和生态系统上存在显著差异。以下是它们的详细对比：

总结

对比维度	Hadoop	Spark
架构	基于磁盘计算，MapReduce	基于内存计算，DAG 优化
性能	批处理性能较低，延迟高	批处理性能高，支持实时处理
数据处理模式	主要支持批处理	支持批处理、实时处理、交互式查询等
易用性	MapReduce 编程复杂	API 简单，开发效率高
生态系统	成熟但复杂	组件集成紧密，易扩展
适用场景	离线数据分析、大规模日志处理	实时数据分析、机器学习、图计算
资源利用	资源利用率低	高效利用内存，资源利用率高

• 选择建议：
  • 如果你的场景主要是离线批处理，且对实时性要求不高，选择 Hadoop。
  • 如果你的场景需要实时处理、交互式查询或机器学习，选择 Spark。

1. 架构对比

Hadoop

• 核心组件：
  • Hadoop 主要由两部分组成：
    • HDFS（Hadoop Distributed File System）： 分布式文件系统，用于存储海量数据。
    • MapReduce： 分布式计算框架，用于批处理数据。
  • 其他组件：YARN（资源管理）、Hive（SQL 查询）、HBase（NoSQL 数据库）等。
• 计算模式：
  • 基于磁盘的计算：数据从 HDFS 中读取，处理后写回磁盘。
  • 每个 MapReduce 作业都需要多次磁盘读写，导致较高的延迟。