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标题: 【深圳校区】深度解析Spark 为什么优于 Hadoop ！ [打印本页]

作者: 柠檬leung不酸 时间: 2019-1-11 17:49
标题: 【深圳校区】深度解析Spark 为什么优于 Hadoop ！
对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。
百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。
简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。
Doug Cutting受谷歌GFS及MapReduce白皮书的启发，在 2005年创办了Hadoop 。Hadoop 采用开源软件框架对超大数据集进行分布式存储技术及分布式处理。换句话说，设计这一产品的目的在于缩减处理大数据集的时间和成本。
Hadoop，其分布式文件系统(HDFS)和分布式处理模块(MapReduce)成为大数据计算的实际标准。Hadoop 这一术语不仅可以与基础模块相关，也与可兼容Hadoop的其他软件包生态系统息息相关。
随着时间的推移，生成的数据量猛增，处理大量数据的需求也随之猛增。这最终使大数据计算需要满足各种不同需求，而这些需求并非都可以全部由Hadoop 完成。
大多数数据分析本质上是迭代处理。尽管迭代处理可以由MapReduce完成，但数据读取应该在每次迭代中进行。通常情况下，这并没有问题。但如果读取100GB的数据或几个TB的数据时，就会费时，而人们会不耐烦
许多人认为数据分析是一门艺术而非一门科学。在任何艺术领域，艺术家创造一小块部分拼图，又将小拼图将放到更大的拼图上，见证它的生长。可以粗略的翻译为：数据分析师想在下一个处理开始之前得到前一个处理的结果。换句话说，许多数据分析学在本质上都是交互式的。在传统意义上，交互式分析习惯上受结构化查询语言(SQL)的影响。分析师在数据库中撰写可在数据中运行的查询条件。尽管Hadoop 也有同类产品(Hive和Pig)，这原本也耗时，因为每个查询条件需要大量时间处理数据。
这些障碍促使了Spark的诞生，这种新型处理模块能促进迭代编程和交互式分析。Spark装备了一个将数据载入存储器并反复查询的内存原始模型。这使Spark非常适合大量数据分析及机器学习算法。
注意，Spark仅仅规定了分布式处理模块。存储数据部分仍然依赖Hadoop(分布式文件系统HDFS)采用分布存储方式高效存储数据，而不由Spark完成
Spark 将大数据生态系统设置在超光速磁盘上，确保比MapReduce快10-100倍。许多人认为这可能是MapReduce的终结。
操作简单
相比MapReduce来讲，Spark操作简单，甚至可以说非常便捷。即使对于一个简单逻辑或算法，MapReduce也需要100行代码;但使用Spark，一个简单逻辑，几行代码就可以完成。这就引出了一个关键因素，叫做用途广泛。许多对于MapReduce来讲不可能完成的机器学习或图表问题的高级算法，都可以由Spark完成。这让Spark的采用率相当高。
MapReduce没有交互模块。尽管Hive和Pig包含命令行接口，这些系统的性能仍然依赖MapReduce。MapReduce对于批处理仍然十分受用。
Spark 在内存中处理数据，而MapReduce却将处理后的数据传送回磁盘。所以Spark将优于MapReduce。
在2014年，Spark晋级Daytona GraySort测试并拔得头筹。对于门外汉来说，DaytonaGraySort是测试系统检索100TB(一万亿条记录)数据速度的第三方评判基准。
Spark使用206个AWS EC2 设备，在23分钟内将100TB的数据存储到磁盘上。此前的最高记录保持者是MapReduce，它使用了2100台设备，总共花费了72分钟。Spark在相同的条件下却比MapReduce快了3倍，使用的设备总数也少了10倍。
Spark占用大量内存。如果我们运行Spark的同时运行其他占用内存的服务，其性能可能大打折扣。但是，我们可以有把握地说，Spark在迭代处理方面占上风(需要多次传递同一数据)。
成本
这两者在计算能力、磁盘和网络环境方面的硬件要求都十分相似。内存越大，Spark表现越好。这两者都使用商品服务器。
MapReduce编程费力，市场上这方面的专家并不多。即便有为数不多的Spark专家，但这也仅仅是因为Spark是初创产品。所以学习Spark编程比MapReduce要容易的多。
脱离了Hadoop 的Spark
运行Spark其实并不需要Hadoop的支持。如果我们没有从分布式文件系统(HDFS)中读取数据，Spark也可以自行运行。Spark也可以从诸如S3, Cassandra等其他存储中读写数据。在这种架构下，Spark可在独立模式下运行，并不需要Hadoop 组件的支持。
产品使用
近期研究表明在产品中使用Spark的用户激增。许多用户同时运行Spark和Cassandra, 或者Spark和Hadoop ，又或者在Apche Mesos上运行Spark. 尽管Spark用户数量有所增长，但并没有在大数据社区造成恐慌。MapReduce使用率可能会下降，但具体降幅未知。
许多人预测Spark会促使另一种更优质堆栈的发展。但这种新型堆栈可能会与Hadoop 及其软件包生态系统非常相似。
Spark的最大优点是简洁。但它并不会彻底消灭MapReduce，因为使用MapReduce依然大有人在。即便Spark成为大赢家，除非研发新分布式文件系统，我们将同时使用Hadoop 和Spark处理数据。

作者：大数据资讯
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來源：简书

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