大数据开发中Spark和Hadoop作为辅助模块受到了很大的欢迎,但是Spark和Hadoop区别在哪?哪种更适合我们呢,一起了解一下它们之间的区别。
Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。
Spark与Hadoop的对比:
对比Hadoop:
性能上提升高于100倍。
Spark的中间数据存放在内存中,对于迭代运算的效率更高,进行批处理时更高效。
更低的延时。
Spark提供更多的数据操作类型,编程模型比Hadoop更灵活,开发效率更高。
更高的容错能力(血统机制)。
Hadoop存在如下一些缺点:
表达能力有限
磁盘IO开销大
延迟高
任务之间的衔接涉及IO开销
在前一个任务执行完成之前,其他任务就无法开始,难以胜任复杂、多阶段的计算任务
Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时,很好地解决了MapReduce所面临的问题。
相比于Hadoop MapReduce,Spark主要具有如下优点:
Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比Hadoop MapReduce更灵活。
Spark提供了内存计算,可将中间结果放到内存中,对于迭代运算效率更高 Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制。
使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源。Spark将数据载入内存后,之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算,避免了从磁盘中频繁读取数据。