简要了解Hadoop集群技术与Spark集群技术的对比

Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析。
Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
虽然 Spark 与 Hadoop 有相似之处，但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。，Spark 是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计，即那些在并行操作之间重用工作数据集（比如机器学习算法）的工作负载。为了优化这些类型的工作负载，Spark 引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟.
在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，他们把这些操作称为Transformations。还提供Count,collect, reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。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，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.

Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具。但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥。虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统。而分布式存储是如今许多大数据项目的基础。它可以将PB级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘。，Spark需要一个第三方的分布式存储。也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上。这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了。

与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上。这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spark的弹性分布式数据存储也能实现这一点。

，在高级数据处理（如实时流处理和机器学习）方面，Spark的功能要胜过Hadoop。在Bernard看来，这一点连同其速度优势是Spark越来越受欢迎的真正原因。实时处理意味着可以在数据捕获的瞬间将其提交给分析型应用程序，并立即获得反馈。在各种各样的大数据应用程序中，这种处理的用途越来越多，比如，零售商使用的推荐引擎、制造业中的工业机械性能监控。Spark平台的速度和流数据处理能力也非常适合机器学习算法。这类算法可以自我学习和改进，直到找到问题的理想解决方案。这种技术是最先进制造系统（如预测零件何时损坏）和无人驾驶汽车的核心。Spark有自己的机器学习库MLib，而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库，如Apache Mahout。

实际上，虽然Spark和Hadoop存在一些功能上的重叠，但它们都不是商业产品，并不存在真正的竞争关系，而通过为这类免费系统提供技术支持赢利的公司往往提供两种服务。例如，Cloudera就既提供Spark服务也提供Hadoop服务，并会根据客户的需要提供最合适的建议。