大数据Spark和Hadoop区别对比，两者之间有何异同？
作者：张老师 浏览次数： 2020-01-03 11:42
提到大数据，大家对于Spark和Hadoop这两个名词肯定是不算陌生了。作为大数据经常用到的两种技术框架，两者之间既有相同之处，也有不同之处，那么到底大数据Spark和Hadoop有哪些异同呢，下面我们来做一个简单的区别对比。
首先，Spark和Hadoop解决问题的层面是不一样的。
Spark和Hadoop都是大数据框架，但是两者解决的主要问题是不同的。Hadoop更多的是一个分布式数据基础平台，将大数据当中巨大的数据集分派到普通计算机组成的集群当中，分多个节点进行存储，这就意味着不再需要购买和维护高昂的服务器硬件，企业开发大数据的成本大大降低。
而Spark，它并不能进行分布式存储，而是针对分布式存储的数据进行更高效地处理的一个工具。
基于以上，Spark和Hadoop两者之间，是一种可合可分的关系。
从Hadoop框架来说，除了分布式数据存储功能（HDFS），同时还有针对数据处理的MapReduce，基于Hadoop自身是完全能够完成大数据存储以及处理的整个过程的。
而就Spark而言，因为本身不具备文件管理系统，所以它必须依附于其他的分布式文件系统来工作，可以是Hadoop框架，也可以是其他一些基于云的数据系统平台。但是目前来说，在大数据当中，Spark与Hadoop结合使用，能够大大提升数据处理的效率。
这又是为什么呢？因为对比Spark和Hadoop，Spark数据处理速度秒杀是完全超过Hadoop的MapReduce组件的。
MapReduce是分步对数据进行处理的：从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群……
而Spark，是以接近“实时”的时间完成所有的数据分析的：从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成。
在数据处理和分析上，Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
关于大数据Spark和Hadoop区别对比，相信看完上面的内容，大家也都明白了，为什么在大数据当中，Spark和Hadoop两者都不可或缺，因为它们各自在数据存储和数据分析处理上具备优势，两者结合起来使用，更加快速高效。成都加米谷大数据，专业大数据开发人才培养，大数据开发2020春季班即将开班，详情可来电咨询！
首先，Spark和Hadoop解决问题的层面是不一样的。
Spark和Hadoop都是大数据框架，但是两者解决的主要问题是不同的。Hadoop更多的是一个分布式数据基础平台，将大数据当中巨大的数据集分派到普通计算机组成的集群当中，分多个节点进行存储，这就意味着不再需要购买和维护高昂的服务器硬件，企业开发大数据的成本大大降低。
而Spark，它并不能进行分布式存储，而是针对分布式存储的数据进行更高效地处理的一个工具。
基于以上，Spark和Hadoop两者之间，是一种可合可分的关系。
从Hadoop框架来说，除了分布式数据存储功能（HDFS），同时还有针对数据处理的MapReduce，基于Hadoop自身是完全能够完成大数据存储以及处理的整个过程的。
而就Spark而言，因为本身不具备文件管理系统，所以它必须依附于其他的分布式文件系统来工作，可以是Hadoop框架，也可以是其他一些基于云的数据系统平台。但是目前来说，在大数据当中，Spark与Hadoop结合使用，能够大大提升数据处理的效率。
这又是为什么呢？因为对比Spark和Hadoop，Spark数据处理速度秒杀是完全超过Hadoop的MapReduce组件的。
MapReduce是分步对数据进行处理的：从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群……
而Spark，是以接近“实时”的时间完成所有的数据分析的：从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成。
在数据处理和分析上，Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
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