Hadoop和Spark联合：Hadoop与Spark框架的协同开发
作者：张老师 浏览次数： 2020-02-12 17:09
在大数据计算领域，Hadoop和Spark是常常被拿来比较的两个框架，同样是基于分布式架构来设计，但是两者在大数据处理上各自有着各自的运行逻辑，在大规模数据处理上，也各有其长处。因此近年来的趋势，是Hadoop和Spark联合开发，更好地来满足企业大数据处理的需求。
事实上，在Spark出现之初，Spark一度被看做Hadoop的替代者，相比Hadoop，Spark在很多方面都有明显的Yoshiki，例如支持更多的API以及编程语言，数据计算效率可以比Hadoop快100倍，等等，这样的大趋势下，导致了很多人认为，Hadoop将会被Spark取代。
但是事实如何呢？事实就是到2020年了，Hadoop也并没有被Spark替代，仍然是企业大数据平台框架的主流选择之一。
这是因为在实际的大数据处理经验当中，我们发现，Hadoop作为一个全面的大数据系统平台框架，它的分布式存储系统HDFS，是Spark正好缺乏的。Spark在数据计算上表现强劲，但是仍然需要分布式文件系统的支持。
因而Hadoop和Spark联合成为新的趋势。本来，Spark设计人员的初衷，也是讲Spark作为Hadoop的MapReduce框架的补充，尤其是在针对实时数据流计算上，Spark确实要比MapReduce的计算过程优化了很多。
Spark提供的数据集操作类型有很多种，不仅限于Map和Reduce两种操作，还支持filter、flatMap、sample、union、join等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count、collect、reduce、lookup、save等多种actions操作。
更多的数据集操作类型，给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
总的来说，Hadoop和Spark联合是实际大数据发展当中的更优化方案，Hadoop为Spark提供其缺失的功能支持，而Spark基于实时内存计算，大大提高了数据计算的效率，Hadoop和Spark系统运行，才能更好地满足大数据处理需求。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班课程，更多详情可联系客服了解！
事实上，在Spark出现之初，Spark一度被看做Hadoop的替代者，相比Hadoop，Spark在很多方面都有明显的Yoshiki，例如支持更多的API以及编程语言，数据计算效率可以比Hadoop快100倍，等等，这样的大趋势下，导致了很多人认为，Hadoop将会被Spark取代。
但是事实如何呢？事实就是到2020年了，Hadoop也并没有被Spark替代，仍然是企业大数据平台框架的主流选择之一。
这是因为在实际的大数据处理经验当中，我们发现，Hadoop作为一个全面的大数据系统平台框架，它的分布式存储系统HDFS，是Spark正好缺乏的。Spark在数据计算上表现强劲，但是仍然需要分布式文件系统的支持。
因而Hadoop和Spark联合成为新的趋势。本来，Spark设计人员的初衷，也是讲Spark作为Hadoop的MapReduce框架的补充，尤其是在针对实时数据流计算上，Spark确实要比MapReduce的计算过程优化了很多。
Spark提供的数据集操作类型有很多种，不仅限于Map和Reduce两种操作，还支持filter、flatMap、sample、union、join等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count、collect、reduce、lookup、save等多种actions操作。
更多的数据集操作类型，给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
总的来说，Hadoop和Spark联合是实际大数据发展当中的更优化方案，Hadoop为Spark提供其缺失的功能支持，而Spark基于实时内存计算，大大提高了数据计算的效率，Hadoop和Spark系统运行，才能更好地满足大数据处理需求。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班课程，更多详情可联系客服了解！
