spark和Hadoop 版本

从时间，功能上对比spark和hadoop，然后分析了两种框架的适用场景，最后给出了spark的核心组件

1. 时间上

2. 功能上

2.1 Hadoop

• Hadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架
• 作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层，存储着所有的 数 据 ， 支 持 着 Hadoop 的 所 有 服 务 。 它 的 理 论 基 础 源 于 Google 的TheGoogleFileSystem 这篇论文，它是 GFS 的开源实现。
• MapReduce 是一种编程模型，Hadoop 根据 Google 的 MapReduce 论文将其实现，
  作为 Hadoop 的分布式计算模型，是 Hadoop 的核心。基于这个框架，分布式并行
  程序的编写变得异常简单。综合了 HDFS 的分布式存储和 MapReduce 的分布式计
  算，Hadoop 在处理海量数据时，性能横向扩展变得非常容易。
• HBase 是对 Google 的 Bigtable 的开源实现，但又和 Bigtable 存在许多不同之处。
  HBase 是一个基于 HDFS 的分布式数据库，擅长实时地随机读/写超大规模数据集。
  它也是 Hadoop 非常重要的组件。

2.2 Spark

• Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能；
• Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。
• Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的
  处理数据流的 API。

由上面的信息可以获知，Spark 出现的时间相对较晚，并且主要功能主要是用于数据计算，
所以其实 Spark 一直被认为是 Hadoop 框架的升级版。

3. Spark or Hadoop

Hadoop 的 MR 框架和 Spark 框架都是数据处理框架，那么我们在使用时如何选择呢？

• Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多
  并行运行的数据可复用场景（如：机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法）中存
  在诸多计算效率等问题。所以 Spark 应运而生，Spark 就是在传统的 MapReduce 计算框
  架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速
  度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的 RDD 计算模型。
• 机器学习中 ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据
  反复查询反复操作。MR 这种模式不太合适，即使多 MR 串行处理，性能和时间也是一
  个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR 显然不擅长。而
  Spark 所基于的 scala 语言恰恰擅长函数的处理。
• Spark 是一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient
  Distributed Datasets），提供了比 MapReduce 丰富的模型，可以快速在内存中对数据集
  进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。
• 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。
• Spark Task 的启动时间快。Spark 采用 fork 线程的方式，而 Hadoop 采用创建新的进程
  的方式。
• Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘，而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交
  互都要依赖于磁盘交互
• Spark 的缓存机制比 HDFS 的缓存机制高效。

经过上面的比较，我们可以看出在绝大多数的数据计算场景中，Spark 确实会比 MapReduce
更有优势。但是 Spark 是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会
由于内存资源不够导致 Job 执行失败，此时，MapReduce 其实是一个更好的选择，所以 Spark
并不能完全替代 MR。

4. Spark核心模块