Spark深入解析（二）：Spark基础解析之Spark与Hadoop、MapReduce、Hive、Storm关系与对比

最新推荐文章于 2025-03-06 13:17:05 发布

老王的小知识

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分类专栏： # 【大数据】Spark 文章标签：大数据 Spark hadoop MapReduce storm

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本文深入对比了Spark与Hadoop、MapReduce、Hive和Storm的关系与特点。Spark凭借内存计算优势在速度上超越Hadoop和MapReduce，但在大数据处理时可能面临内存管理问题。Spark SQL虽快于Hive，但无法完全替代Hive的数据仓库功能。Spark Streaming作为准实时计算框架，与Storm相比在实时性和动态调整并行度上有不同优缺点。Spark在大数据体系中占据重要地位。

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Spark VS Hadoop

在这里插入图片描述

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop，Spark主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。存储依然可以使用HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用Spark内置的，也可以使用更成熟的调度系统YARN等
实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。
此外，Hadoop可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark对硬件的要求稍高一些，对内存与CPU有一定的要求。