本篇教程探讨了大数据技术 为何选择Spark，而不是Hadoop，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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　　Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

　　一.基础知识

　　1.Spark

　　Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

　　在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

　　Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。


Spark的各个组件

　　2.Hadoop

　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

　　二.大数据处理选择

　　根据Spark和Hadoop的基础知识，我们了解Spark和Hadoop都 可以进行大数据处理，那我们如何选择处理平台呢?

　　1.处理速度和性能

　　Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，其中Spark有个Directed Acyclic Graph(DAG有向无环图)执行引擎，支持循环数据流和内存计算。

　　Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，都需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的致命弱点。

　　据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。

　　2.开发难易度

　　Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

　　3.兼容性

　　Spark提供了一个强大的技术栈，基于”One Stack to rule them all”的理念实现一体化、多元化的大数据处理平台，轻松应对大数据处理的查询语言Spark SQL、机器学习工具MLlib、图计算工具GraphX、实时流处理工具Spark Streaming无缝连接。

　　Hadoop的技术栈则相对独立复杂，各个框架都是独立的系统，给集成带来了很大的复杂和不确定性。

　　4.相互集成性

　　Spark可以运行在Hadoop集群管理Yarn上，这使得Spark可以读取Hadoop的任何数据。同时它也能读取HDFS、HBase、Hive、Cassandra以及任何Hadoop数据源。      
      
          

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