2分钟读懂Hadoop和Spark的异同.pdf
"Hadoop 和 Spark 的异同" 大数据时代,Hadoop 和 Apache Spark 两大巨头的名字早已家喻户晓。但是,我们对它们的理解往往停留在字面上,未能进行深入的思考。下面,我们将深入探讨它们之间的异同。 Hadoop Hadoop 实质上是一个分布式数据基础设施。它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时,Hadoop 还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Hadoop 提供了两个主要的组件:HDFS(分布式文件系统)和 MapReduce(数据处理)。 Spark Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。Spark 的数据处理速度秒杀 MapReduce,因为它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析。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。 异同 Hadoop 和 Spark 两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop 是一个分布式数据基础设施,而 Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具。Hadoop 提供了分布式数据存储和数据处理功能,而 Spark 则专门用于数据处理。 灾难恢复 Hadoop 和 Spark 两者的灾难恢复方式迥异,但是都很不错。Hadoop 将每次处理后的数据都写入到磁盘上,所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。Spark 的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD)中,既可以放在内存,也可以放在磁盘,所以 RDD 同样也可以提供完成的灾难恢复功能。 应用场景 Spark 的应用场景有实时的市场活动、在线产品推荐、网络安全分析、机器日记监控等。大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的,Spark 正是满足这些需求的不二之选。 Hadoop 和 Spark 两者的异同在于它们的设计目的和应用场景。Hadoop 是一个分布式数据基础设施,而 Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具。选择 Hadoop 还是 Spark,取决于您的需求和应用场景。