spark与hadoop相比,存在哪些缺陷(劣势)

一说大数据,人们往往想到Hadoop。这固然不错,但随着大数据技术的深入应用,多种类型的数据应用不断被要求提出,一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意,相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。

Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统,目的是更快速地进行数据分析。Spark早期的核心部分代码只有3万行。Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架,但基于RAM和优化设计,因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

进入2014年以后,Spark开源码生态系统大幅增长,已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。Spark之所以有如此多的关注,塬因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等叁方面的特点。

首先,Spark对分散的数据集进行抽样,创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念,所有的统计分析任务被翻译成对RDD的基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在RAM中,往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并,从而减少了大量不准确的结果输出,极大减少了HarddiskI/O,使复杂数据分析任务更高效。从这个推算,如果任务够复杂,Spark比Map/Reduce快一到两倍。

其次,Spark是一个灵活的运算框架,适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用,因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎,并在未来取代Map/Reduce的地。

最后,Spark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上,它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据,这是个非常大的优势。

虽然Spark具有以上叁大优点,但从目前Spark的发展和应用现状来看,Spark本身也存在很多缺陷,主要包括以下几个方面:

  • 稳定性方面,由于代码质量问题,Spark长时间运行会经常出错,在架构方面,由于大量数据被缓存在RAM中,Java回收垃圾缓慢的情况严重,导致Spark性能不稳定,在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。
  • 不能处理大数据,单独机器处理数据过大,或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时,常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而,Map/Reduce运算框架可以处理大数据,在这方面,Spark不如Map/Reduce运算框架有效。
  • 不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面,SparkYARN的结合不完善,这就为使用过程中埋下隐忧,容易出现各种难题。

虽然Spark活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司,但是如果Spark本身的缺陷得不到及时处理,将会严重影响Spark的普及和发展。

原文发布于微信公众号 - about云(wwwaboutyuncom)

原文发表时间:2015-03-21

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