hadoop和spark存在什么差异 spark和hadoop的关系

目录

1. Spark概述

Hadoop与spark的区别

2. 创建Maven项目

（1）创建Maven项目

（2）增加scala

（3）开发scala

3. WordCount

   (1) 环境搭建

   (2) 编写代码

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1. Spark概述

spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

spark将计算结果放在了内存中

Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题： Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘

Hadoop与spark的区别

1. 原理比较

Hadoop和Spark都是并行计算框架，两者都可以使用MR模型进行计算（spark有内置的独立的计算引擎）

2. 数据的存储与处理

Hadoop：是一个分布式系统的基础架构，它可以独立完成数据的存储（HDFS）和处理（MR）工作

spark：是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，他没有提供文件管理系统，自身也不会对数据进行存储。它需要借助其他分布式文件存储系统才能够动作，最经典的就是Hadoop的HDFS

3. 处理速度

Hadoop：在磁盘级计算，在计算时需要读取磁盘中的数据，它只能用来处理离线（静态）数据

spark：在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析，Spark的批处理速度比MR近快10倍，内存中的数据分析速度快近100倍

4. 恢复性

Hadoop：将每次处理后的数据写入到磁盘中，对应系统错误具有天生优势

Spark：数据对象存储在分布式数据集（RDD）当中。RDD也提供了完整的灾难恢复功能

5. 处理数据 Hadoop：一般用来处理离线（静态）数据，对于流式（实时）数据处理能力较差

Spark：通常适合处理流式数据

6. 中间结果

Hadoop：将中间结果保存到HDFS中，每次MR都需要进行读取-调用

Spark：将中间结果保存到内存中，如果内存不够再放入到磁盘中，不放入HDFS，避免大量的IO和读写操作

2. 创建Maven项目

（1）创建Maven项目

创建模块

 

（2）增加scala

安装插件

下载之后解压,然后配置环境变量

然后加到Path中： %SCALA_HOME%\bin

回到idea，File-->Project Structure-->Global Libraries , 选择刚刚下载的scala解压路径,并应用到spark-core上

我们还可以通过右击项目, 选择Add Frameworks Support, 然后找到Scala所在的位置, 引用就可以了

（3）开发scala

在java目录下创建一个包,再创建一个Scala Class

 

 选择object

创建完成后,写入代码并运行,在控制台能成功打印出结果即说明环境搭建完成

package com.bigdata.spark.core

object Test {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    print("hello spark")
  }
}

3. WordCount

   (1) 环境搭建

   导入依赖

<dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.spark</groupId>
           <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
           <version>3.0.0</version>
       </dependency>
</dependencies>

   编写代码

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //application
    //spark框架
    //TODO 建立和spark框架的连接
    //JDBC : Connection (setMaster表述的是spark框架运行的环境,local环境,即本地环境,setappname给应用起名
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    //TODO 执行业务操作
    //TODO 关闭连接
    sc.stop()
  }
}

   运行代码,在控制台打印出日志信息, 说明代码没有问题

   (2) 编写代码

   准备文件

   执行业务操作部分的代码

//TODO 执行业务操作
    //1. 读取文件,获取一行一行的数据  hello world
    val lines : RDD[String] = sc.textFile("datas")
    //2. 将一行数据进行拆分,形成一个一个的单词(分词)  "hello world" ==> hello, world, hello world
    val words : RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    //3. 将数据根据单词进行分组,便于统计  (hello, hello, hello), (world, world)
    val wordGroup : RDD[(String, Iterable[String])] = words.groupBy(word=>word)
    //4. 对分组后的数据进行转换  (hello, hello, hello), (world, world) ==> (hello, 3),(world, 2)
    val wordToCount = wordGroup.map{
      case (word, list) =>
        (word, list.size)
    }
    //5. 将转换结果采集到控制台打印
    val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()
    array.foreach(println)

   运行代码

不同的实现

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //application
    //spark框架
    //TODO 建立和spark框架的连接
    //JDBC : Connection (setMaster表述的是spark框架运行的环境,local环境,即本地环境,setappname给应用起名
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    //TODO 执行业务操作
    val lines : RDD[String] = sc.textFile("datas")
    val words : RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordToOne = words.map(
      word => (word, 1)
    )
    val wordGroup : RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = wordToOne.groupBy(t => t._1)
    val wordToCount = wordGroup.map{
      case (_, list) =>
        list.reduce(
          (t1, t2) => {(t1._1, t1._2 + t2._2)}
        )
    }
    val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()
    array.foreach(println)
    //TODO 关闭连接
    sc.stop()
  }
}

使用spark实现:
 

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 建立和spark框架的连接
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    //TODO 执行业务操作
    val lines : RDD[String] = sc.textFile("datas")
    val words : RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordToOne = words.map(
      word => (word, 1)
    )
    //Spark框架提供了更多的功能, 可以将分组和聚合使用一个方法实现
    //reduceByKey: 相同的key的数据, 可以对value进行reduce聚合
    val wordToCount = wordToOne.reduceByKey(_ + _)
    val array: Array[(String, Int)] = wordToCount.collect()
    array.foreach(println)
    //TODO 关闭连接
    sc.stop()
  }
}

在执行的过程中, 会产生大量的执行日志, 为了更好的查看程序的执行结果, 在项目的resources目录中创建log4j.properties文件, 添加日志配置信息:
 

log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n

# Set the default spark-shell log level to ERROR. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR

# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR

# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR