Mapreduce,Spark的区别，Hadoop的简介_spark 和hadoop mapreduce(2)

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Spark

生态圈：

Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的，是一个力图在算法、机器、人之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。

AMP 实验室运用大数据、云计算、通信等各种资源及各种灵活的技术方案，对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息，以供人们更好地理解世界。该生态圈已经涉及机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域。

特点：

1、快速：逻辑回归算法一般需要多次迭代。

2、易用：Spark支持使用Scala、Python、Java、R等语言快速编写应用。Spark提供超过80个高阶算子，使得编写并行应用程序变得容易。并且Spark提供Scala、Python和R等语言的交互模式界面，使得Spark编程的学习更加简便。

3、通用：Spark可以与SQL语句、实时计算及其他复杂的分析计算进行良好的结合。Spark框架包含多个紧密集成的组件，包括Spark SQL（即席查询）、Spark Streaming（实时流处理）、Spark MLlib（机器学习库）、Spark GraphX（图计算）。并且Spark支持在一个应用中同时使用这些组件。

Spark SQL （即席查询）	Spark Streaming （实时流处理）	Spark MLlib （机器学习库）	Spark GraphX （图计算）

Apache Spark

4、随处运行：用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在亚马逊弹性计算云、Hadoop YARN资源管理器或Apache Mesos上运行Spark。

5、代码简洁：Spark支持使用Scala、Python等语言编写代码。Scala和Python代码相对于Java的代码而言比较简洁，因此，在Spark中一般都使用Scala或Python编写应用程序，这也比在MapReduce中编写应用程序简单方便。

MapReduce的运行框架：

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；
Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上；

Hadoop Mapreduce和Spark的区别：

1、Spark的速度比MapReduce快，Spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce数据需要保存到磁盘，比较影响性能；

2、spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错；mapreduce容错可能只能重新计算了，成本较高；

3、spark更加通用，spark提供了多个功能API，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏，计算框架(API)比较局限；

4、spark框架和生态更为复杂，对性能要求高；mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行；

5、Spark 极大的减少代码量，代码较Mapreduce简洁明了

6、Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。

Hadoop简介：

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