大數據中的Spark和Hadoop的區別

大數據開發中Spark和Hadoop作為輔助模塊受到了很大的歡迎，但是Spark和Hadoop區別在哪？哪種更適合我們呢，一起了解一下它們之間的區別。

Hadoop還會索引和跟蹤這些數據，讓大數據處理和分析效率達到前所未有的高度。Spark，則是那麼一個專門用來對那些分布式存儲的大數據進行處理的工具，它並不會進行分布式數據的存儲。

Spark與Hadoop的對比：

對比Hadoop：

性能上提升高於100倍。

Spark的中間數據存放在記憶體中，對於迭代運算的效率更高，進行批處理時更高效。

更低的延時。

Spark提供更多的數據操作類型，編程模型比Hadoop更靈活，開發效率更高。

更高的容錯能力(血統機制)。

Hadoop存在如下一些缺點：

表達能力有限

磁盤IO開銷大

延遲高

任務之間的銜接涉及IO開銷

在前一個任務執行完成之前，其他任務就無法開始，難以勝任複雜、多階段的計算任務

Spark在借鑒Hadoop MapReduce優點的同時，很好地解決了MapReduce所面臨的問題。

相比於Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下優點：

Spark的計算模式也屬於MapReduce，但不局限於Map和Reduce操作，還提供了多種數據集操作類型，編程模型比Hadoop MapReduce更靈活。

Spark提供了記憶體計算，可將中間結果放到記憶體中，對於迭代運算效率更高 Spark基於DAG的任務調度執行機制，要優於Hadoop MapReduce的迭代執行機制。

使用Hadoop進行迭代計算非常耗資源。Spark將數據載入記憶體後，之後的迭代計算都可以直接使用記憶體中的中間結果作運算，避免了從磁盤中頻繁讀取數據。