大数据体系架构：
Spark内存计算与传统MapReduce区别：
SparkSQL与Hive的区别:
SparkSQL替换的是Hive的查询引擎，Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎，所以SparkSQL暂时并不能完全替代Hive，实际上，在生产环境中，SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询，Spark本身自己不提供存储，自然不可能替代Hive作为数据仓库的功能。这也印证了，SparkSQL只是替代hive的查询引擎，但是hive构建数据仓库的地位，SparkSQL并不能替代。
SparkSQL一个优点，较于Hive的查询引擎，就是速度快，原因很简单，hivesql执行底层还是用MapReduce来实现，必须经过shuffle过程（性能损耗最大，走磁盘），所以速度是很缓慢的，一些复杂的HiveSQL需要一个小时以上的时间才能执行完。但是SparkSQL由于其底层基于Spark自身的基于内存的特点，所以速度是Hive查询引擎的几倍以上。
另外，SparkSQL支持大量不同的数据源，无论是关系型数据库还是文本文件，例如json，parquet，jdbc等等，同时，SparkSQL基于RDD来工作，可以与spark的其他组件无缝集成，实现许多较为复杂的功能，例如，sparksql可以直接针对hdfs文件进行执行sql语句。
Spark Streaming与Storm的区别:
Storm是一个纯粹的实时计算框架，而SparkStreaming是一个准实时计算框架。
Storm是来一条数据就会处理一条数据，真正做到了实时处理；但是SparkStreaming需要将一段时间内的，例如1s内的数据收集起来，作为一个RDD，然后针对这个数据batch进行处理。另外，Storm的一项高级特性是SparkStreaming不具备的，就是Storm在支持分布式流式计算程序（Topology）在运行的过程中，可以动态调整并行度，从而提高并发处理的能力，而SparkStreaming是无法动态的调整并行度的。
SparkStreaming的优点（其实也就是对应了Storm缺点）是，SparkStreaming的计算吞吐量相较于Storm是几倍甚至是十几倍的差距，原因就是：SparkStreaming基于batch进行批处理的，所以相较于Storm的基于单条数据进行处理，效率高出很多！
另外，从技术生态圈角度看，SparkStreaming处理Spark生态体系中，可以与SparkCore，SparkSQL，甚至是SparkMLib，SparkGraphx进行无缝集成，流式处理完的数据，可以立即进行各种map，reduce转换操作，可以立即使用sql进行查询，甚至可以使用machine learning或者图计算算法进行处理。这种一站式的大数据处理功能和优势，是Storm无法匹敌的。
二者适用场景：
对于实时性要求特别高的需求，并且实时数据量不稳定，比如在白天有高峰期的情况下，可以使用Storm，例如实时计费系统；如果对于实时性要求一般，假设允许1s的准实时处理，并且不要求动态调整并行度的话，选择SparkStreaming将会是一个更好的选择。
如果仅仅要求数据进行简单的流式计算处理，那么storm或者sparkstreaming都无可厚非，但是如果对于流式计算的中间结果（就是SparkRDD）进行复杂的后续处理，那么使用spark会更合适一些，因为spark本身提供了很多函数，例如map，reduce，reduceByKey，groupByKey，filter等等。
