Spark和Hadoop作业之间的区别

Spark和Hadoop是两种广泛使用的大数据处理框架，各自有着不同的设计理念和使用场景。以下是它们之间的主要区别：

架构和处理模式

1. 计算模型：

   • Hadoop：基于MapReduce编程模型。任务分为Map和Reduce两个阶段，处理批量数据较为高效，但每个任务之间需要写入和读取HDFS，导致I/O开销较大。
   • Spark：采用内存计算模型，通过弹性分布式数据集（RDD）在内存中进行迭代计算。相较于Hadoop，Spark减少了磁盘I/O，提高了处理速度。

2. 性能：

   • Hadoop：由于依赖磁盘I/O，性能相对较低，特别是对于迭代计算或需要多次数据操作的作业。
   • Spark：由于大部分操作在内存中完成，性能显著提升，特别是对迭代计算和需要频繁数据操作的作业更为高效。

数据存储

1. 数据存储：
   • Hadoop：数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，提供高容错性和高吞吐量的存储。
   • Spark：可以读取多种数据源，包括HDFS、S3、HBase、Cassandra等，但自身不包含存储系统。

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