深度:Hadoop对Spark五大维度正面比拼陈诉！

每年，市场上城市呈细髟耘囝异的数据打点局限、范例与速率示意的漫衍式体系。在这些体系中，Spark和hadoop是得到最大存眷的两个。然而该怎么判定哪一款得当你?

假如想批处理赏罚流量数据，并将其导入HDFS或行使Spark Streaming是否公道?假如想要举办呆板进修和猜测建模，Mahout或MLLib会更好地满意您的需求吗?

为了增进夹杂，Spark和Hadoop常常与位于HDFS，Hadoop文件体系中的Spark处理赏罚数据一路事变。可是，它们都是独立个别，每一个别都有本身的利益和弱点以及特定的贸易案例。

本文将从以下几个角度对Spark和Hadoop举办比拟：系统布局，机能，本钱，安详性和呆板进修。

什么是Hadoop?

Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后成为顶级的Apache开源项目。它是一种通用的漫衍式处理赏罚情势，具有多个组件：

HDFS(漫衍式文件体系)，它将文件以Hadoop本机名目存储，并在集群中并行化;

YARN，和谐应用措施运行时的调治措施;

MapReduce，现实并行处理赏罚数据的算法。

Hadoop行使Java搭建，可通过多种编程说话会见，用于通过Thrift客户端编写MapReduce代码(包罗Python)。

除了这些根基组件外，Hadoop还包罗：

Sqoop，它将相关数据移入HDFS; Hive，一种相同SQL的接口，应承用户在HDFS上运行查询; Mahout，呆板进修。

除了将HDFS用于文件存储之外，Hadoop此刻还可以设置为行使S3存储桶或Azure blob作为输入。

它可以通过Apache刊行版开源，也可以通过Cloudera(局限和范畴最大的Hadoop供给商)，MapR或HortonWorks等厂商提供。

什么是Spark?

Spark是一个较新的项目，最初于2012年在加州大学伯克利分校的AMPLab开拓。它也是一个顶级Apache项目，专注于在群齐集并行处理赏罚数据，但最大的区别在于它在内存中运行。

鉴于Hadoop读取和写入文件到HDFS，Spark行使称为RDD，弹性漫衍式数据集的观念处理赏罚RAM中的数据。 Spark可以以独立模式运行，Hadoop集群可用作数据源，也可以与Mesos一路运行。在后一种环境下，Mesos主站将代替Spark主站或YARN以举办调治。

Spark是环绕Spark Core搭建的，Spark Core是驱动调治，优化和RDD抽象的引擎，并将Spark毗连到正确的文件体系(HDFS，S3，RDBM或Elasticsearch)。有几个库在Spark Core上运行，包罗Spark SQL，它应承在漫衍式数据集上运行相同SQL的呼吁，用于呆板进修的MLLib，用于图形题目的GraphX以及应承持续流式传输的流式传输记录数据。

Spark有几个API。原始界面是用Scala编写的，基于数据科学家的大量行使，还添加了Python和R端点。 Java是编写Spark功课的另一种选择。

Databricks由也Spark首创人Matei Zaharia建设的，致力于提供基于 Spark 的云处事，可用于数据集成，数据管道等使命

1. 架构

Hadoop

起首，全部传入HDFS的文件都被支解成块。按照设置的块巨细和复制因子，每个块在整个群齐集被复制指定的次数。该信息被转达给NameNode，它跟踪整个集群中的全部内容。 NameNode将这些文件分派给一些数据节点，然后将这些文件写入个中。 2012年实验高可用性，应承NameNode妨碍转移到备份节点上，以跟踪群齐集的全部文件。

MapReduce算法位于HDFS之上，由JobTracker构成。一旦应用措施以个中一种说话编写，Hadoop接管JobTracker，然后分派事变(可包罗计较单词和整理日记文件的任何内容)，以便在存储在Hive客栈中的数据之上运行HiveQL查询)到侦听其他节点的TaskTracker。

YARN分派JobTracker加快并监控它们的资源，以进步服从。然后将全部来自MapReduce阶段的功效汇总并写入HDFS中的磁盘。

Spark

除了计较在内存中执行并在哪里存储直到用户起劲生涯它们之外，Spark处理赏罚的事变方法与Hadoop相同。最初，Spark从HDFS，S3或其他文件存储中的文件读取到名为SparkContext的已成立机制。除此之外，Spark建设了一个名为RDD或弹性漫衍式数据集的布局，它暗示一组可并行操纵的元素的不行变荟萃。

跟着RDD和相干操纵的建设，Spark还建设了一个DAG或有向无环图，以便可视化DAG中的操纵次序和操纵之间的相关。每个DAG都有阶段和步调;通过这种方法，它与SQL中的表明打算相同。

您可以对RDD执行转换，中间步调，操纵或最终步调。给定转换的功效进入DAG，但不会保存到磁盘，但操纵的功效会将内存中的全部数据保存到磁盘。

Spark中的一个新抽象是DataFrames，它是在Spark 2.0中作为RDD的配套接口开拓的。这两者很是相似，但DataFrames将数据组织成定名列，相同于Python的熊猫或R包。这使得它们比RDD更利便用户，RDD没有相同的一系列列级问题引用。 SparkSQL还应承用户像相关数据存储中的SQL表一样查询DataFrame。

2. 机能

发明Spark在内存中运行速率快100倍，在磁盘上运行速率快10倍。在异常之一的呆板上，它也被用于对100 TB数据举办排序，比Hadoop MapReduce快3倍。出格发明Spark在呆板进修应用中更快，譬喻朴实贝叶斯和k-means。

由处理赏罚速率权衡的Spark机能已经发明比Hadoop更优，缘故起因如下：

每次运行MapReduce使命的选定部门时，Spark都不会受到输入输出题目的约束。究竟证明，应用措施的速率要快得多 Spark的DAG可以在步调之间举办优化。 Hadoop在MapReduce步调之间没有任何周期性毗连，这意味着在该级别不会产生气能调解。

可是，假如Spark与其他共享处事在YARN上运行，则机能也许会低落并导致RAM开销内存走漏。出于这个缘故起因，假如用户有批处理赏罚的用例，Hadoop被以为是更高效的体系。

3. 本钱

Spark和Hadoop都可以作为开源Apache项目免费得到，这意味着您可以以零安装本钱运行它。可是，重要的是要思量总体拥有本钱，个中包罗维护，硬件和软件购置以及招聘相识聚集打点的团队。内部安装的一样平常履历法例是Hadoop必要更多的磁盘内存，而Spark必要更多的内存，这意味着配置Spark集群也许会越发昂贵。另外，因为Spark是较新的体系，因此它的专家更为希罕，并且本钱更高。另一种选择是行使供给商举办安装，譬喻Cloudera for Hadoop或Spark for DataBricks，或行使AWS在云中运行EMR / Mapreduce流程。

因为Hadoop和Spark是串联运行的，纵然在设置为在安装Spark的环境下运行的EMR实例上，也可以将提取订价较量疏散出来。对付很是高级此外较量，假设您为Hadoop选择计较优化的EMR聚集，最小实例c4.large的本钱为每小时0.026美元。 Spark最小的内存优化集群每小时本钱为0.067美元。因此，Spark每小时更昂贵，但对计较时刻举办优化，相同的使命应该在Spark集群上耗费更少的时刻。

4. 安详性

Hadoop具有高度容错性，由于它旨在跨多个节点复制数据。每个文件都被支解成块，并在很多呆板上复制无数次，以确保假如单台呆板停机，可以从别处的其他块重建文件。

（编辑：河北网）

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