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Spark和Hadoop的区别:Spark和Hadoop在数据处理上的异同

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-10 18:35
大数据的飞速发展,带来了更大规模的数据处理任务,当传统的数据处理工具不能满足要求时,新的数据处理工具应运而生,比方说Spark和Hadoop,作为目前主流的大数据处理框架,两者常常被拿来做比较。那么Spark和Hadoop的区别到底有哪些呢,今天我们就来聊聊Spark和Hadoop在数据处理上的异同。

Spark和Hadoop的区别

Spark和Hadoop,这两者作为比较对象,其实正是因为两者在数据处理上存在差异,导致两者在最终的应用场景、解决问题的方案上,也有了差别。

Spark和Hadoop的区别一:Spark性能更强

Hadoop的MapReduce在进行数据计算时,基于磁盘进行计算,这就导致了在数据处理的同时,需要不断从磁盘存储和读取数据,系统运行速度受到限制。而Spark在此之上做了优化,不在基于磁盘,而是基于内存计算,内存运行速度可以实现比Hadoop快100倍,Spark因此获得了更强的数据处理性能优势。

Spark和Hadoop的区别二:Hadoop安全性更好

当大规模的数据汇集起来,数据价值的挖掘非常重要,数据安全性也备受关注。Spark在系统安全性上,仅支持通过共享密码验证,数据安全不能得到完全的保证。而Hadoop,具有Hadoop身份验证、授权、审计和加密等多重安全性保障。

Spark和Hadoop的区别三:硬件成本不同

虽然是Hadoop和Spark都是开源框架,但是从实际数据处理流程来看,Hadoop基于磁盘运行计算,对硬件的要求主要集中在硬盘上,而Spark主要基于内存进行计算,对硬件的要求集中在RAM上。通常情况下来说,RAM的价格高于硬盘。

但是需要注意的是,并非是说Hadoop就一定优于Spark,这要根据企业的实际需求来评估。如果需求倾向于处理大量大型的历史数据,优先选择Hadoop;如果倾向于处理实时数据,Spark的性价比更高。

关于Spark和Hadoop的区别,相信看完以上的分享大家也都有了初步的了解了。当然,在实际的企业大数据处理需求上,并非是非Hadoop即Spark,更多的情况下,两者协同工作,才能更好地满足企业大数据需求。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发2020春季班正在招生中,更多详情可联系客服了解!
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