1. Spark在Hadoop生态体系中的作用

• Headoop生态体系：

• hdfs：文件存储
• zookeeper：节点协调
• mapreduce/hive：计算，其中hive是为了解决mapreduce编程复杂的问题
• hbase：实时增删改查
• storm：流处理
• mahout ：机器学习
• 其他工具

而Spark的出现就是为了解决MapReduce计算缓慢的问题：

1. Spark 需要替换掉Hadoop生态体系中计算部分： 1.1 能计算实施批处理 mapreduce RDD 1.2 交互式查询 hbase - Spark SQL 1.3 流式处理 storm - Spark streaming 1.4 图计算 Spark GraphX 1.5 机器学习 mahout -MLlib 1.6 科学计算，数据分析 SparkR
2. 对于Hadoop生态体系中的其他成员保留： 2.1 继续使用zookeeper管理节点 2.2 继续使用HDFS，HBase作为数据存储功能

Spark在Hadoop生态体系中的作用

2. Spark相对于Hadoop做的优化

2.1 减少磁盘IO

• MapReduce：基于磁盘（所有计算结果都会去到磁盘），对于多个MapRuduce合作，会造成平凡的磁盘IO
• Spark：基于内存，所有的Task计算结果都尽量放在内存

2.2 增加并行度

• MapReduce：启动的MapTask和ReduceTake是一个JVM进程，默认情况下是一个Task一个进程
• Spark：ShuffleMapTask和ResultTask使用的是一个线程

2.3 避免重复计算

• Spark可以把数据持久化到内存中，以供其他Task使用。

2.4可选的Shuffle和排序

• 可选的shuffle：
  • Map Reduce提供的是一个通用的shuffle的策略：1. 如果设置了Combiner执行Combiner；2. 如果设置的Reduce Task个数超过一， 那么Partitioner就会执行数据的分区；3. 如果有Reduce阶段的话，执行Sorter数据排序。
  • Spark提供了四种shuffle策略，分别对应不同的需求场景：Hash Shuffle，SortShuffle等
• 可选的排序：
  • MapReduc：如果有Reduce阶段的话，那么Sorter的数据排序就一定会执行
  • Spark：用户想指定排序就排序，否则不排序

2.5 灵活的内存管理策略

Spark可以对不同阶段，不同组建，对内存灵活配置。

• MapReduce：MapTask JVM线程在启动的时候指定了内存的最大使用量。
• Spark：worker（从节点）启动了多个executor，每个executor并发运行了很多个线程thread，每个线程thread执行一个任务。而且Spark的任务线程，除了能使用JVM的内存之外，还可以使用操作系统的内存。