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1，SparkVSHadoop有哪些異同？Hadoop:布批處理計(jì)算強(qiáng)調(diào)批處理for 數(shù)據(jù)挖掘和分析Spark:基于內(nèi)存計(jì)算的集群計(jì)算系統(tǒng)使得數(shù)據(jù)分析更快。Spark，一個(gè)類似Hadoop的源集群計(jì)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(shuō)，Spark啟用內(nèi)存布數(shù)據(jù)Spark Scala語(yǔ)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(gè)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(shí)際Hadoop補(bǔ)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(shí)驗(yàn)室、

我覺(jué)得很有可能。不能替代，只能說(shuō)是作為他的補(bǔ)充。我覺(jué)得有一定的可能性。不會(huì)，Spark雖然改進(jìn)了很多MapReduce算法，但其實(shí)是對(duì)Hadoop的補(bǔ)充。不會(huì)，Hadoop的生態(tài)很強(qiáng)。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(chǔ)和計(jì)算。雖然Spark改進(jìn)了很多MapReduce算法，但實(shí)際上是對(duì)Hadoop的補(bǔ)充。

在2015年Atscale調(diào)查報(bào)告中，“在接下來(lái)的三個(gè)月中，超過(guò)76%的人使用Hadoop來(lái)完成更多的工作?！贝蠹s一半的受訪者聲稱他們?cè)贖adoop工作中獲得了一些價(jià)值。作為一個(gè)十幾年的老品牌，Hadoop并沒(méi)有減緩產(chǎn)品采用率的下滑趨勢(shì)，Spark也沒(méi)有真正取代Hadoop?？照劊旅嫖覀儚囊韵聨讉€(gè)方面來(lái)分析一下Spark在未來(lái)幾年內(nèi)是否真的能取代Hadoop。

Apache park是一個(gè)專門(mén)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab開(kāi)發(fā)的開(kāi)源類HadoopMapReduce通用并行框架，具有HadoopMapReduce的優(yōu)點(diǎn)。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(xiě)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(jī)器學(xué)習(xí)。

王駕林每日星火語(yǔ)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(yùn)行超過(guò)10000種工作。王駕林每日星火行情0002Spark幾乎完美實(shí)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(dòng)容錯(cuò)、負(fù)載均衡、高可擴(kuò)展性。在Spark中，允許用戶在執(zhí)行多個(gè)查詢時(shí)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(kāi)源項(xiàng)目數(shù)據(jù)。但是，企業(yè)在選擇大型數(shù)據(jù)框架時(shí)，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(lái)執(zhí)行常見(jiàn)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(shuō)Spark在某些情況下比Hadoop快100倍，但它沒(méi)有分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，而分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)是許多大型數(shù)據(jù)項(xiàng)目的基礎(chǔ)。它可以在幾乎無(wú)限的普通計(jì)算機(jī)的硬盤(pán)上存儲(chǔ)PB級(jí)數(shù)據(jù) sets并提供良好的可擴(kuò)展性，你只需要隨著數(shù)據(jù)套的增加而增加硬盤(pán)即可。所以Spark需要一個(gè)第三方分布式存儲(chǔ)，正是因?yàn)檫@個(gè)原因，很多大型數(shù)據(jù)項(xiàng)目都在Hadoop上安裝Spark，這樣，Spark的高級(jí)分析應(yīng)用就可以使用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS。與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢(shì)在于速度，Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，Hadoop的MapReduce系統(tǒng)會(huì)下載。