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本文目录：

• 1、hadoop和spark哪个好
• 2、大数据Spark技术真的能够替代Hadoop吗？
• 3、Spark可以完全替代hadoop吗

hadoop和spark哪个好

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。

诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

大数据Spark技术真的能够替代Hadoop吗？

     但在过去的几年中，Hadoop似乎并没有出现过任何衰退的迹象。在2015年Atscale的调查报告中显示：“在未来3个月内，已经有超过 76%的人使用Hadoop来做更多的工作。”这些受访者中大约有一半声称他们利用Hadoop工作中获得了一定的价值。Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

    由雅虎为工程师和数据科学家打造的Apache Hadoop曾因巨大的潜力而备受称赞，但如今它却受到了更快的产品的影响，而这些产品往往来自于它本身的生态系统——Spark就是其中之一。今年早些，H20.ai的创始人Sri Ambati对Datanami 曾说：“Spark将会使Hadoop处于绝地”。

     毫无疑问，为专家设计的产品一般都会停留在原来的轨道上，在其他方面不会有所涉及。但Spark在各个行业都存在一些有意义的分布，这可能要归功于各种市场上的大数据的泛滥。所以，虽然Spark可能有更广泛的应用，但Hadoop仍然支配着原本预期的用户群。在全球范围内，我们可以看到Informatica处于中心位置——在欧洲和美洲整体市场份额占比达32%。

    在两年半的时间里，我们跟踪了Informatica在云市场和工业领域的增长，结果显示达到了50%的增长，而且在高等教育领域也处于领先地位。上周， Informatica被Gartner评为主数据管理解决方案2017年魔力象限的领导者。而Hadoop仍然停留于过去成功的地理市场中。在企业客户中Spark也没有大范围的涉及。我们注意到世界上大多数公司规模较小，一般都为1-50名员工，所以Spark似乎并不是任何规模公司的唯一选择。

    对于那些已经使用Hadoop的人来说，这个产品也对企业和公司起到了一定的作用，而且 Hadoop并不仅限于一种用户。而Hadoop无论在何种规模的公司中，使用率相对于Spark还是非常高的。此外，在调查的过程中，传统的科技公司像eBay、Verizon、惠普和亚马逊等主流厂商已经开始使用Spark，但是Hadoop还没有被大规模的抛弃。相反，用户使用Spark作为系统的介绍，利用这个程序来突破Hadoop的障碍，两者的结合，使得工作更高效地完成。

    Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

  其次，还有一点也值得注意——这两者的灾难恢复方式迥异。因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。

Spark可以完全替代hadoop吗

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼

近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同

Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥

虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统

而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘

因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上，这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了

与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上，这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spark的弹性分布式数据存储也能实现这一点

另外，在高级数据处理（如实时流处理、机器学习）方面，Spark的功能要胜过Hadoop

在Bernard看来，这一点连同其速度优势是Spark越来越受欢迎的真正原因

实时处理意味着可以在数据捕获的瞬间将其提交给分析型应用程序，并立即获得反馈

在各种各样的大数据应用程序中，这种处理的用途越来越多，比如，零售商使用的推荐引擎、制造业中的工业机械性能监控

Spark平台的速度和流数据处理能力也非常适合机器学习算法，这类算法可以自我学习和改进，直到找到问题的理想解决方案

这种技术是最先进制造系统（如预测零件何时损坏）和无人驾驶汽车的核心

Spark有自己的机器学习库MLib，而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库，如Apache Mahout

实际上，虽然Spark和Hadoop存在一些功能上的重叠，但它们都不是商业产品，并不存在真正的竞争关系，而通过为这类免费系统提供技术支持赢利的公司往往同时提供两种服务

例如，Cloudera 就既提供 Spark服务也提供 Hadoop服务，并会根据客户的需要提供最合适的建议

Bernard认为，虽然Spark发展迅速，但它尚处于起步阶段，安全和技术支持基础设施方还不发达，在他看来，Spark在开源社区活跃度的上升，表明企业用户正在寻找已存储数据的创新用法

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