庞杂综合Hadoop战Spark集群技巧的不同里

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。

解决问题的层面不一样

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多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。Spark，则是那么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。

两者可合可分

Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。

相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。

以下是从网上摘录的对MapReduce的最简洁明了的解析:

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。

Spark数据处理速度秒***MapReduce

熟悉Hadoop的人应该都知道，用户先编写好一个程序，我们称为Mapreduce程序，一个Mapreduce程序就是一个Job，而一个Job里面可以有一个或多个Task，Task又可以区分为Map Task和Reduce Task，如下图所示：

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而在Spark中，也有Job概念，但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样，它不是作业的高水平别的粒度，在它只上还有Application的概念。

一个Application和一个SparkContext相关联，每个Application中可以有一个或多个Job，可以并行或者串行运行Job。Spark中的一个Action可以触发一个Job的运行。在Job里面又包含了多个Stage，Stage是以Shuffle进行划分的。在Stage中又包含了多个Task，多个Task构成了Task Set。他们之间的关系如下图所示：

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Mapreduce中的每个Task分别在自己的进程中运行，当该Task运行完的时候，该进程也就结束了。和Mapreduce不一样的是，Spark中多个Task可以运行在一个进程里面，而且这个进程的生命周期和Application一样，即使没有Job在运行。

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