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1，SparkVSHadoop有哪些異同？Hadoop:布批處理計算強調(diào)批處理for 數(shù)據(jù)挖掘和分析Spark:基于內(nèi)存計算的集群計算系統(tǒng)使得數(shù)據(jù)分析更快。Spark，一個類似Hadoop的源集群計算環(huán)境，兩者有一些相似之處，使得Spark的一些工作負(fù)載面表現(xiàn)更好。換句話說，Spark啟用內(nèi)存布數(shù)據(jù)Spark Scala語言除了提供交互查詢，還可以優(yōu)化迭代工作量。Scala作為它的應(yīng)用框架。Hadoop和SparkScala可以緊密集成它們的Scala映像。這個集合很容易操作。Layout 數(shù)據(jù) Set雖然Spark支持layout 數(shù)據(jù) Set迭代操作實際Hadoop補充Hadoop文件系統(tǒng)并行操作通用Mesos第三集群框架支持線Spark由加州伯克利AMP實驗室、

我覺得很有可能。不能替代，只能說是作為他的補充。我覺得有一定的可能性。不會，Spark雖然改進(jìn)了很多MapReduce算法，但其實是對Hadoop的補充。不會，Hadoop的生態(tài)很強。Hadoop作為一種分布式系統(tǒng)架構(gòu)，適用于低成本、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析環(huán)境，可以接受數(shù)據(jù)的海量存儲和計算。雖然Spark改進(jìn)了很多MapReduce算法，但實際上是對Hadoop的補充。

在2015年Atscale調(diào)查報告中，“在接下來的三個月中，超過76%的人使用Hadoop來完成更多的工作?！贝蠹s一半的受訪者聲稱他們在Hadoop工作中獲得了一些價值。作為一個十幾年的老品牌，Hadoop并沒有減緩產(chǎn)品采用率的下滑趨勢，Spark也沒有真正取代Hadoop。空談，下面我們從以下幾個方面來分析一下Spark在未來幾年內(nèi)是否真的能取代Hadoop。

Apache park是一個專門為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用計算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab開發(fā)的開源類HadoopMapReduce通用并行框架，具有HadoopMapReduce的優(yōu)點。但與MapReduce不同的是，Job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，因此不再需要讀寫HDFS。所以Spark可以更好的應(yīng)用于需要迭代的MapReduce算法，比如數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)。

王駕林每日星火語錄0001騰訊的星火集群已經(jīng)達(dá)到了8000的規(guī)模，是目前已知最大的星火集群，每天運行超過10000種工作。王駕林每日星火行情0002Spark幾乎完美實現(xiàn)了基于RDD的分布式內(nèi)存抽象，可以基于位置感知調(diào)度、自動容錯、負(fù)載均衡、高可擴展性。在Spark中，允許用戶在執(zhí)行多個查詢時顯式緩存后續(xù)查詢的工作集，大大提高了查詢速度。

Spark已經(jīng)取代Hadoop成為最活躍的開源項目數(shù)據(jù)。但是，企業(yè)在選擇大型數(shù)據(jù)框架時，不能厚此薄彼，著名專家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的異同。Hadoop和Spark都是big 數(shù)據(jù)框架，都提供了一些工具來執(zhí)行常見的big 數(shù)據(jù)任務(wù)，但恰恰，它們執(zhí)行的是不同的任務(wù)，雖然據(jù)說Spark在某些情況下比Hadoop快100倍，但它沒有分布式存儲系統(tǒng)，而分布式存儲系統(tǒng)是許多大型數(shù)據(jù)項目的基礎(chǔ)。它可以在幾乎無限的普通計算機的硬盤上存儲PB級數(shù)據(jù) sets并提供良好的可擴展性，你只需要隨著數(shù)據(jù)套的增加而增加硬盤即可。所以Spark需要一個第三方分布式存儲，正是因為這個原因，很多大型數(shù)據(jù)項目都在Hadoop上安裝Spark，這樣，Spark的高級分析應(yīng)用就可以使用數(shù)據(jù)存儲在HDFS。與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢在于速度，Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，Hadoop的MapReduce系統(tǒng)會下載。