Hadoop
首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。 HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。
MapReduce
通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不可靠集群上并发地，分布式地处理大量的数据集，而把并发、分布式（如机器间通信）和故障恢复等计算细节隐藏起来。而Mapper和Reducer的抽象，又是各种各样的复杂数据处理都可以分解为的基本元素。这样，复杂的数据处理可以分解为由多个Job（包含一个Mapper和一个Reducer）组成的有向无环图（DAG）,然后每个Mapper和Reducer放到Hadoop集群上执行，就可以得出结果。
在MapReduce中，Shuffle是一个非常重要的过程，正是有了看不见的Shuffle过程，才可以使在MapReduce之上写数据处理的开发者完全感知不到分布式和并发的存在。

Hadoop的局限和不足
但是，MapRecue存在以下局限，使用起来比较困难。
抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手。
只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺。
一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的。
处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑
中间结果也放在HDFS文件系统中
ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始
延时高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
对于迭代式数据处理性能比较差

比如说，用MapReduce实现两个表的Join都是一个很有技巧性的过程，如下图所示：

因此，在Hadoop推出之后，出现了很多相关的技术对其中的局限进行改进，如Pig，Cascading，JAQL，OOzie，Tez，Spark等
Apache Pig
Apache Pig也是Hadoop框架中的一部分，Pig提供类SQL语言（Pig Latin）通过MapReduce来处理大规模半结构化数据。而Pig Latin是更高级的过程语言，通过将MapReduce中的设计模式抽象为操作，如Filter，GroupBy，Join，OrderBy，由这些操作组成有向无环图（DAG）。例如如下程序：
visits = load ‘/data/visits’ as (user, url, time);
gVisits = group visits by url;
visitCounts = foreach gVisits generate url, count(visits);

urlInfo = load ‘/data/urlInfo’ as (url, category, pRank);
visitCounts = join visitCounts by url, urlInfo by url;

gCategories = group visitCounts by category;
topUrls = foreach gCategories generate top(visitCounts,10);

store topUrls into ‘/data/topUrls’;

描述了数据处理的整个过程。 而Pig Latin又是通过编译为MapReduce，在Hadoop集群上执行的。上述程序被编译成MapReduce时，会产生如下图所示的Map和Reduce：

Apache Pig解决了MapReduce存在的大量手写代码，语义隐藏，提供操作种类少的问题。类似的项目还有Cascading，JAQL等。

Apache Tez
Apache Tez，Tez是HortonWorks的Stinger Initiative的的一部分。作为执行引擎，Tez也提供了有向无环图（DAG），DAG由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，Edge是对数据的移动的抽象，提供了One-To-One，BroadCast，和Scatter-Gather三种类型，只有Scatter-Gather才需要进行Shuffle。 以如下SQL为例：
SELECT a.state, COUNT(*), AVERAGE(c.price) FROM a JOIN b ON (a.id = b.id) JOIN c ON (a.itemId = c.itemId) GROUP BY a.state

途中蓝色方块表示Map，绿色方块表示Reduce，云状表示写屏障（write barrier，一种内核机制，可以理解为持久的写），Tez的优化主要体现在：
1、去除了连续两个作业之间的写屏障
2、去除了每个工作流中多余的Map阶段（Stage）
通过提供DAG语义和操作，提供了整体的逻辑，通过减少不必要的操作，Tez提升了数据处理的执行性能。
Apache Spark
Apache Spark是一个新兴的大数据处理的引擎，主要特点是提供了一个集群的分布式内存抽象，以支持需要工作集的应用。
这个抽象就是RDD（Resilient Distributed Dataset），RDD就是一个不可变的带分区的记录集合，RDD也是Spark中的编程模型。Spark提供了RDD上的两类操作，转换和动作。转换是用来定义一个新的RDD，包括map, flatMap, filter, union, sample, join, groupByKey, cogroup, ReduceByKey, cros, sortByKey, mapValues等，动作是返回一个结果，包括collect, reduce, count, save, lookupKey。
Spark的API非常简单易用，Spark的WordCount的示例如下所示：
val spark = new SparkContext(master, appName, [sparkHome], [jars])
val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

其中的file是根据HDFS上的文件创建的RDD，后面的flatMap，map，reduceByKe都创建出一个新的RDD，一个简短的程序就能够执行很多个转换和动作。
在Spark中，所有RDD的转换都是是惰性求值的。RDD的转换操作会生成新的RDD，新的RDD的数据依赖于原来的RDD的数据，每个RDD又包含多个分区。那么一段程序实际上就构造了一个由相互依赖的多个RDD组成的有向无环图（DAG）。并通过在RDD上执行动作将这个有向无环图作为一个Job提交给Spark执行。
例如，上面的WordCount程序就会生成如下的DAG

Spark对于有向无环图Job进行调度，确定阶段（Stage），分区（Partition），流水线（Pipeline），任务（Task）和缓存（Cache），进行优化，并在Spark集群上运行Job。RDD之间的依赖分为宽依赖（依赖多个分区）和窄依赖（只依赖一个分区），在确定阶段时，需要根据宽依赖划分阶段。根据分区划分任务。

Spark支持故障恢复的方式也不同，提供两种方式，Linage，通过数据的血缘关系，再执行一遍前面的处理，Checkpoint，将数据集存储到持久存储中。
Spark为迭代式数据处理提供更好的支持。每次迭代的数据可以保存在内存中，而不是写入文件。
Spark的性能相比Hadoop有很大提升，2014年10月，Spark完成了一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark测试，排序完全是在磁盘上进行的，与Hadoop之前的测试的对比结果如表格所示：

从表格中可以看出排序100TB的数据（1万亿条数据），Spark只用了Hadoop所用1/10的计算资源，耗时只有Hadoop的1/3。

park的优势不仅体现在性能提升上的，Spark框架为批处理（Spark Core），交互式（Spark SQL），流式（Spark Streaming），机器学习（MLlib），图计算（GraphX）提供一个统一的数据处理平台，这相对于使用Hadoop有很大优势。

按照Databricks的连城的说法是One Stack To Rule Them All

特别是在有些情况下，你需要进行一些ETL工作，然后训练一个机器学习的模型，最后进行一些查询，如果是使用Spark，你可以在一段程序中将这三部分的逻辑完成形成一个大的有向无环图（DAG），而且Spark会对大的有向无环图进行整体优化。

val points = sqlContext.sql( “SELECT latitude, longitude FROM historic_tweets”)
val model = KMeans.train(points, 10)
sc.twitterStream(...) .map(t => (model.closestCenter(t.location), 1)) .reduceByWindow(“5s”, _ + _)
这段程序的第一行是用Spark SQL 查寻出了一些点，第二行是用MLlib中的K-means算法使用这些点训练了一个模型，第三行是用Spark Streaming处理流中的消息，使用了训练好的模型。

Lambda Architecture
Lambda Architecture是一个大数据处理平台的参考模型，如下图所示：

其中包含3层，Batch Layer，Speed Layer和Serving Layer，由于Batch Layer和Speed Layer的数据处理逻辑是一致的，如果用Hadoop作为Batch Layer，而用Storm作为Speed Layer，你需要维护两份使用不同技术的代码。
而Spark可以作为Lambda Architecture一体化的解决方案,大致如下：
Batch Layer，HDFS+Spark Core，将实时的增量数据追加到HDFS中，使用Spark Core批量处理全量数据，生成全量数据的视图
Speed Layer，Spark Streaming来处理实时的增量数据，以较低的时延生成实时数据的视图。
Serving Layer，HDFS+Spark SQL（也许还有BlinkDB），存储Batch Layer和Speed Layer输出的视图，提供低时延的即席查询功能，将批量数据的视图与实时数据的视图合并。

总结
如果说，MapReduce是公认的分布式数据处理的低层次抽象，类似逻辑门电路中的与门，或门和非门，那么Spark的RDD就是分布式大数据处理的高层次抽象，类似逻辑电路中的编码器或译码器等。
RDD就是一个分布式的数据集合（Collection），对这个集合的任何操作都可以像函数式编程中操作内存中的集合一样直观、简便，但集合操作的实现确是在后台分解成一系列Task发送到几十台上百台服务器组成的集群上完成的。最近新推出的大数据处理框架Apache Flink也使用数据集（Data Set）和其上的操作作为编程模型的。
由RDD组成的有向无环图（DAG）的执行是调度程序将其生成物理计划并进行优化，然后在Spark集群上执行的。Spark还提供了一个类似于MapReduce的执行引擎，该引擎更多地使用内存，而不是磁盘，得到了更好的执行性能。
Spark解决了Hadoop的哪些问题？
抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手
=>基于RDD的抽象，实数据处理逻辑的代码非常简短
只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺
=>提供很多转换和动作，很多基本操作如Join，GroupBy已经在RDD转换和动作中实现
一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的
=>一个Job可以包含RDD的多个转换操作，在调度时可以生成多个阶段（Stage），而且如果多个map操作的RDD的分区不变，是可以放在同一个Task中进行
处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑
=>在Scala中，通过匿名函数和高阶函数，RDD的转换支持流式API，可以提供处理逻辑的整体视图。代码不包含具体操作的实现细节，逻辑更清晰
中间结果也放在HDFS文件系统中
=>中间结果放在内存中，内存放不下了会写入本地磁盘，而不是HDFS。 ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始
=> 分区相同的转换构成流水线放在一个Task中运行，分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage中，需要等待前面的Stage完成后才可以开始
时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
=>通过将流拆成小的batch提供Discretized Stream处理流数据。
对于迭代式数据处理性能比较差
=>通过在内存中缓存数据，提高迭代式计算的性能

因此，Hadoop包括Yarn和HDFS以及MapReduce，说Spark代替Hadoop应该说是代替MapReduce。Hadoop MapReduce会被新一代的大数据处理平台替代是技术发展的趋势，而在新一代的大数据处理平台中，Spark目前得到了最广泛的认可和支持。spark 是hadoop mapreduce 的不断改进，同时又兼容并包了很多数据库里面的一些基本思想来实现和发展。spark 是站在hadoop and database 这两个肩膀上的。Spark 版本的PageRank 比Hadoop 快的不是一点点。根本原因就是在每一步迭代的时候，需要做两个big table euqi-join。hadoop mr 的算法是要做data shuffle，同时需要把需要计算的数据从hdfs 多次读出写入。

奈斯