1，解決問題的水平不同首先，Hadoop和ApacheSpark都是大數(shù)據(jù)框架，但是各自的目的不同。Hadoop本質(zhì)上更多的是一種分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施:它將龐大的數(shù)據(jù)集分布到由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行存儲(chǔ)，這意味著你不需要購買和維護(hù)昂貴的服務(wù)器硬件。同時(shí)，Hadoop會(huì)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和跟蹤，使得大數(shù)據(jù)處理和分析的效率達(dá)到前所未有的高度。

2.兩者可以結(jié)合，也可以分離。Hadoop不僅提供了HDFS的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，還提供了稱為MapReduce的數(shù)據(jù)處理功能。所以這里我們可以完全拋棄Spark，使用Hadoop自帶的MapReduce來完成數(shù)據(jù)處理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它畢竟不提供文件管理系統(tǒng)，所以必須與其他分布式文件系統(tǒng)集成才能運(yùn)行。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)是存儲(chǔ)、處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的綜合解決方案。它涵蓋了一系列硬件、軟件、工具和技術(shù)，旨在幫助企業(yè)和組織有效管理和利用大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)通?？梢蕴幚砗Ａ繑?shù)據(jù)，具有高可擴(kuò)展性、高性能和高容錯(cuò)性。大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常包括以下主要組件:數(shù)據(jù)存儲(chǔ):大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，如HadoopDistributed(HDFS)或AmazonS3，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)查詢分析:大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)查詢分析工具，如ApacheHive、ApachePig、ApacheImpala等。，以便用戶可以使用SQL和其他語言來查詢和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化:平臺(tái)通常具有數(shù)據(jù)可視化的功能，用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為交互式圖表、儀表盤和報(bào)表，以便用戶更好地理解數(shù)據(jù)。安全和訪問控制:大數(shù)據(jù)平臺(tái)重視數(shù)據(jù)安全，提供訪問控制、數(shù)據(jù)加密和訪問審計(jì)，保障數(shù)據(jù)安全。

所謂的大數(shù)據(jù)平臺(tái)并不是獨(dú)立存在的。比如百度依靠搜索引擎獲取大數(shù)據(jù)并開展業(yè)務(wù)，阿里通過電子商務(wù)交易獲取大數(shù)據(jù)并開展業(yè)務(wù)，騰訊通過社交獲取大數(shù)據(jù)并開展業(yè)務(wù)。所以大數(shù)據(jù)平臺(tái)不是獨(dú)立存在的，重點(diǎn)是如何收集和沉淀數(shù)據(jù)，如何分析數(shù)據(jù)，如何挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。我可能沒有資格回答這個(gè)問題，也沒有經(jīng)歷過一個(gè)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)從無到有再到復(fù)雜的過程。

這是一個(gè)需求驅(qū)動(dòng)的過程。曾經(jīng)聽過spotify的分享，印象非常深刻。他們分享說，他們的hadoop集群第一次失敗是因?yàn)闄C(jī)器放在窗邊，太陽曬壞了(笑)。從一個(gè)自己窗口前沒有機(jī)房的簡單集群，到一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)平臺(tái)，這是一個(gè)進(jìn)化的過程。對于小公司來說，找一兩臺(tái)機(jī)器搭建一個(gè)集群，大概就是一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。在初始階段，數(shù)據(jù)量會(huì)很小，不需要多大規(guī)模。

在考慮Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的各種引擎時(shí)，了解每個(gè)引擎在某些用例中工作得最好是很重要的，企業(yè)可能需要使用各種工具組合來滿足每個(gè)所需的用例。話雖如此，這里還是回顧一下ApacheSpark的一些頂級用例。首先，流數(shù)據(jù)ApacheSpark的關(guān)鍵用例是它處理流數(shù)據(jù)的能力。因?yàn)槊刻於家幚泶罅康臄?shù)據(jù)，所以對公司來說，實(shí)時(shí)地對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理和分析是非常重要的。

一些專家甚至認(rèn)為Spark可以成為流計(jì)算應(yīng)用程序的首選平臺(tái)，無論其類型如何。之所以有這個(gè)要求，是因?yàn)镾parkStreaming統(tǒng)一了不同的數(shù)據(jù)處理功能，這樣開發(fā)者就可以用一個(gè)單一的框架來滿足他們所有的處理需求。當(dāng)今企業(yè)使用火花流的一般方式包括:1 .流式ETL–用于數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中批處理的傳統(tǒng)ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)工具必須讀取數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫兼容的格式，然后將其寫入目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。

租賃云服務(wù)按需部署，靈活多變。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)有幾個(gè)通病:建設(shè)周期太長，擴(kuò)展不方便。因此大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)模普遍被適當(dāng)放大，導(dǎo)致前期資源閑置浪費(fèi)，后期存在資源不足隱患，影響業(yè)務(wù)發(fā)展。云計(jì)算很久以前就解決了靈活構(gòu)建的問題。我們可以按需搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，隨著業(yè)務(wù)的增長，可以快速靈活地?cái)U(kuò)展和收縮，企業(yè)可以按需支付成本。另外，Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中有很多組件，每個(gè)組件對硬件資源的要求都不一樣。然而，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)往往很難考慮到資源需求的差異。

我怎么會(huì)知道？OneStacktorulethemall的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark，期望用一個(gè)技術(shù)棧完美解決大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各類計(jì)算任務(wù)。Apache官方，對Spark的定義是:一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)快速處理引擎。除了一站式的特性，Spark還有一個(gè)最重要的特性就是基于內(nèi)存的計(jì)算，這樣它的速度可以達(dá)到MapReduce和Hive的幾倍甚至幾十倍！

超級萬能的Spark提供了SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX等技術(shù)組件。，可以完成離線批處理、交互查詢、流計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等常見任務(wù)，一站式大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。東師大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)java語言基礎(chǔ)，java面向?qū)ο?，spring mvc，web前端，Linux入門，hadoop開發(fā)，Spark等等。