Hadoop vs Spark - 详细比较

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介绍

在过去十年中，“大数据”已成为科技行业的一个流行词。每秒钟都会产生大量数据，因此高效地管理和处理这些数据至关重要。

这就是 Hadoop 和 Spark 发挥作用的地方。两者都是强大的大数据处理框架，可以处理大规模数据集。

Hadoop 概述

历史和发展

Hadoop 由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 于 2005 年在雅虎工作期间创建。该项目以 Cutting 儿子的一只玩具大象命名。Hadoop 最初设计用于处理大量非结构化数据，现已发展成为用于大数据处理的强大分布式计算平台。

架构

Hadoop 架构包含两个主要组件：HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS 负责将大量数据存储在分布式集群中，而 YARN 则管理集群中的资源并调度要执行的任务。

组件

Hadoop 有几个主要组件共同构成完整的大数据处理生态系统。这些包括：

• HDFS - 一个分布式文件系统，可以处理 PB 级别的数据

• YARN - 一个资源管理系统，可以在同一集群上运行的不同应用程序之间分配资源

• MapReduce - 用于批处理的分布式计算框架

• Hive - 一个数据仓库基础设施，提供类似 SQL 的界面用于查询存储在 HDFS 中的数据。

• Pig - 一种高级脚本语言，用于创建 MapReduce 作业。

• ZooKeeper - 用于在多个节点之间维护配置信息的服务器

特性

Hadoop 提供了一些特性，使其受到大数据开发人员和分析师的欢迎。这些包括：

• 可扩展性 - Hadoop 可以水平扩展以处理 PB 级别的数据

• 容错性 - 系统可以在应用程序层检测故障并提供自动恢复机制

• 经济高效 - Hadoop 运行在商用硬件和开源软件上，使其成为大数据处理的经济高效的解决方案。

• 灵活性 - Hadoop 可以使用各种数据处理技术（如批处理、实时处理和机器学习）处理结构化和非结构化数据。

Spark 概述

Apache Spark 是一个开源分布式计算系统，专为大规模数据处理而设计。Spark 通过其在 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API 提供了用于批处理、流处理和交互式查询的统一框架。

历史和发展

Spark 最初于 2009 年作为加利福尼亚大学伯克利分校 AMPLab 的一个研究项目推出。它旨在通过提供更快、更灵活的数据处理引擎来改进 Hadoop 的 MapReduce，该引擎可以处理批处理和实时工作负载。2010 年，它作为开源项目在 Apache 软件基金会 (ASF) 下发布，这极大地促进了它的普及和更广泛的采用。

架构

Spark 的架构基于弹性分布式数据集 (RDD) 的概念 - 这是对象的不可变分布式集合，可以在集群中的多个节点上并行处理。RDD 是通过对其他 RDD 或外部数据集（如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Amazon S3、Cassandra 等）进行转换创建的，并且可以缓存在内存中以实现更快的访问。

Spark 架构的核心组件包括：

• Spark Core - 负责在集群中调度任务的底层计算引擎。

• Spark SQL - 使用类似 SQL 的查询处理结构化数据的模块。

• Spark Streaming - 一个实时处理模块，允许用户处理实时数据流。

• MLlib（机器学习库） - 一个包含各种机器学习算法（如分类模型或回归模型）的库

组件

Spark 有各种组件使其成为一个强大而灵活的数据处理引擎。这些包括：

• Spark Core - Spark 的基础层，负责在集群中调度和执行任务。

• Spark SQL - 使用类似 SQL 的查询处理结构化数据的模块。

• Spark Streaming - 一个实时处理模块，允许用户处理实时数据流。

• MLlib（机器学习库） - 一个包含各种机器学习算法（如分类模型或回归模型）的库

• DataFrame API：组织成命名列的分布式数据集合，提供对结构化和半结构化数据的操作。

特性

Spark 提供以下特性，使其成为大数据处理的热门选择：

• 更快的处理速度 - Spark 的内存计算能力使其在运行某些应用程序时比 Hadoop MapReduce 快 100 倍。

• 灵活的处理模型 - Spark 支持批处理、交互式查询、实时流处理和机器学习工作负载，所有这些都在一个平台上。

• 易于使用 - Spark 提供的高级 API 使开发人员易于构建复杂的分析工作流程，而无需深入了解底层系统。

Spark 旨在提供一种高效且灵活的方式来处理大规模数据集。其架构基于 RDD，RDD 是在集群中多个节点上并行处理的对象的不可变分布式集合。

Hadoop 和 Spark 的比较

以下是 Hadoop 和 Spark 之间差异的表格

依据	Hadoop	Spark
处理速度和性能	Hadoop 的 MapReduce 模型从磁盘读取和写入数据，因此会降低处理速度。	Spark 减少了对磁盘的读/写周期，并将中间数据存储在内存中，因此处理速度更快。
用途	Hadoop 旨在高效地处理批处理。	Spark 旨在高效地处理实时数据。
延迟	Hadoop 是一个高延迟计算框架，没有交互模式。	Spark 是一个低延迟计算框架，可以交互式地处理数据。
数据	使用 Hadoop MapReduce，开发人员只能以批处理模式处理数据。	Spark 可以处理实时数据，例如来自 Twitter 和 Facebook 的实时事件。
成本	与成本相比，Hadoop 是一个更便宜的选择。	Spark 需要大量内存才能在内存中运行，从而增加了集群成本。
使用的算法	Hadoop 使用 PageRank 算法。	Spark 使用名为 GraphX 的图计算库。
容错性	Hadoop 是一个高度容错的系统，通过复制数据块来实现容错。如果一个节点出现故障，数据可以在另一个节点上找到。	通过存储转换链来实现容错。如果数据丢失，可以在原始数据上重新计算转换链。
安全性	Hadoop 支持 LDAP、ACL、SLA 等，因此非常安全。	Spark 不安全，它依赖于与 Hadoop 的集成来达到必要的安全级别。
机器学习	Hadoop 中的数据片段可能太大，并可能造成瓶颈。因此，它比 Spark 慢。	Spark 快得多，因为它使用 MLib 进行计算并进行内存处理。
可扩展性	Hadoop 通过添加节点和磁盘进行存储很容易扩展。它支持数万个节点。	它很难扩展，因为它依赖于内存进行计算。它支持集群中的数千个节点。
语言支持	它使用 Java 或 Python 用于 MapReduce 应用程序。	它使用 Java、R、Scala、Python 或 Spark SQL 用于 API。
用户友好性	它更难使用。	它更易于使用。
资源管理	YARN 是最常用的资源管理选项。	它具有内置的资源管理工具。

结论

在进行大数据处理时，Hadoop 和 Spark 各有优缺点。但是，最适合您组织的方案最终取决于您的特定需求。

Hadoop 擅长于大规模存储和具有社区支持的多功能性，但它也有一些局限性，例如批处理过程中的延迟问题，而 Spark 通过更快的内存计算克服了这些瓶颈，但在处理比内存容量更大的存储系统时则显得不足，这使得它们在大多数情况下是互补的技术，而不是竞争对手。