談到大數據，相信大家對Hadoop和Apache Spark這兩個名字并不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，并沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什么異同。
解決問題的層面不一樣
首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數據框架，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實質上更多是一個分布式數據基礎設施: 它將巨大的數據集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)點進行存儲，意味著您不需要購買和維護昂貴的服務器硬件。
同時，Hadoop還會索引和跟蹤這些數據，讓大數據處理和分析效率達到前所未有的高度。Spark，則是那么一個專門用來對那些分布式存儲的大數據進行處理的工具，它并不會進行分布式數據的存儲。
兩者可合可分
Hadoop除了提供為大家所共識的HDFS分布式數據存儲功能之外，還提供了叫做MapReduce的數據處理功能。所以這里我們完全可以拋開Spark，使用Hadoop自身的MapReduce來完成數據的處理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，畢竟它沒有提供文件管理系統(tǒng)，所以，它必須和其他的分布式文件系統(tǒng)進行集成才能運作。這里我們可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他的基于云的數據系統(tǒng)平臺。但Spark默認來說還是被用在Hadoop上面的，畢竟，大家都認為它們的結合是最好的。
以下是從網上摘錄的對MapReduce的最簡潔明了的解析:
我們要數圖書館中的所有書。你數1號書架，我數2號書架。這就是“Map”。我們人越多，數書就更快。
現(xiàn)在我們到一起，把所有人的統(tǒng)計數加在一起。這就是“Reduce”。
Spark數據處理速度秒殺MapReduce
熟悉Hadoop的人應該都知道，用戶先編寫好一個程序，我們稱為Mapreduce程序，一個Mapreduce程序就是一個Job，而一個Job里面可以有一個或多個Task，Task又可以區(qū)分為Map Task和Reduce Task，如下圖所示：
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而在Spark中，也有Job概念，但是這里的Job和Mapreduce中的Job不一樣，它不是作業(yè)的最高級別的粒度，在它只上還有Application的概念。
一個Application和一個SparkContext相關聯(lián)，每個Application中可以有一個或多個Job，可以并行或者串行運行Job。Spark中的一個Action可以觸發(fā)一個Job的運行。在Job里面又包含了多個Stage，Stage是以Shuffle進行劃分的。在Stage中又包含了多個Task，多個Task構成了Task Set。他們之間的關系如下圖所示：
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Mapreduce中的每個Task分別在自己的進程中運行，當該Task運行完的時候，該進程也就結束了。和Mapreduce不一樣的是，Spark中多個Task可以運行在一個進程里面，而且這個進程的生命周期和Application一樣，即使沒有Job在運行。
這個模型有什么好處呢？可以加快Spark的運行速度！Tasks可以快速地啟動，并且處理內存中的數據。但是這個模型有的缺點就是粗粒度的資源管理，每個Application擁有固定數量的executor和固定數量的內存。
Spark因為其處理數據的方式不一樣，會比MapReduce快上很多。MapReduce是分步對數據進行處理的: ”從集群中讀取數據，進行一次處理，將結果寫到集群，從集群中讀取更新后的數據，進行下一次的處理，將結果寫到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的數據科學家Kirk Borne如此解析。
反觀Spark，它會在內存中以接近“實時”的時間完成所有的數據分析：“從集群中讀取數據，完成所有必須的分析處理，將結果寫回集群，完成，” Born說道。Spark的批處理速度比MapReduce快近10倍，內存中的數據分析速度則快近100倍。
如果需要處理的數據和結果需求大部分情況下是靜態(tài)的，且你也有耐心等待批處理的完成的話，MapReduce的處理方式也是完全可以接受的。
但如果你需要對流數據進行分析，比如那些來自于工廠的傳感器收集回來的數據，又或者說你的應用是需要多重數據處理的，那么你也許更應該使用Spark進行處理。
大部分機器學習算法都是需要多重數據處理的。此外，通常會用到Spark的應用場景有以下方面：實時的市場活動，在線產品推薦，網絡安全分析，機器日記監(jiān)控等。
災難恢復
兩者的災難恢復方式迥異，但是都很不錯。因為Hadoop將每次處理后的數據都寫入到磁盤上，所以其天生就能很有彈性的對系統(tǒng)錯誤進行處理。
Spark的數據對象存儲在分布于數據集群中的叫做彈性分布式數據集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。“這些數據對象既可以放在內存，也可以放在磁盤，所以RDD同樣也可以提供完成的災難恢復功能，”Borne指出。
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