spark和hadoop的区别与联系

联系

1. 生态系统协同

   • Spark通常与Hadoop生态系统结合使用，例如：

     • 存储：Spark可以直接读写Hadoop HDFS（分布式文件系统）中的数据。

     • 资源管理：Spark可以运行在Hadoop YARN（资源调度框架）上，共享集群资源。

   • Hadoop的HDFS提供了可靠的分布式存储，而Spark作为计算引擎加速数据处理。

2. 目标一致

   • 两者均用于大规模数据处理，解决传统单机无法处理的PB级数据问题。

   • 均支持分布式计算，任务分片到多节点并行执行。

3. 开源与社区

   • 同属Apache顶级开源项目，拥有活跃的社区支持，适合企业级应用。

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核心区别

维度	Hadoop（MapReduce）	Spark
计算模型	基于磁盘的批处理，每个阶段读写磁盘，速度较慢。	基于内存计算，减少磁盘I/O，速度提升10~100倍。
处理模式	仅支持批处理。	支持批处理、流处理（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）。
API易用性	需编写Map和Reduce函数，代码较冗长（Java为主）。	提供高阶API（Scala/Python/R），支持链式操作，开发效率高。
延迟	高延迟（分钟级），适合离线任务。	低延迟（秒级到亚秒级），支持近实时处理。
容错机制	通过HDFS数据冗余（多副本）实现容错。	基于RDD（弹性分布式数据集）的血缘关系（Lineage）重建丢失数据。
资源管理	依赖YARN进行资源分配。	可独立运行，或集成YARN/Mesos/Kubernetes。
适用场景	超大规模数据的一次性批处理（如日志归档）。	迭代计算（如机器学习）、流处理、交互式分析。