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。 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。 很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群:740041381,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。 二、大数据处理选择 Spark和Hadoop都可以进行大数据处理,那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,支持循环数据流和内存计算。 Hadoop进行计算时,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。 |
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