Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）
一、Spark VS Hadoop 概览
Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGScheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset，由TaskScheduler分发到各个executor中执行；executor的生命周期是和app一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
ps：一个Application -> 多个job ->一个job多个stage -> 一个stage多个task
mapreduce 读 – 处理 - 写磁盘 – 读 - 处理 - 写 spark 读 - 处理 - 处理 --（需要的时候）写磁盘 - 写
Hadoop | Spark | |
|---|---|---|
类型 | 基础平台，包括计算、调度、存储 | 分布式计算工具 |
场景 | 大规模数据集上的批处理 | 迭代计算、交互式计算、流计算 |
价格 | 对机器要求低、便宜 | 对内存有要求、相对较贵 |
编程范式 | Map Reduce，API较为底层、适应性差 | RDD组成DAG有向无环图，API较为顶层，方便使用 |
数据存储结构 | MapReduce计算结果存在HDFS磁盘上，延迟大 | RDD中间运算结果存在内存上，延迟小 |
运行方式 | Task以进程的方式维护，任务启动慢 | Task以线程的方式维护，任务启动快 |
二、Spark相对Hadoop的优越性
Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：
首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。（延迟加载）
其次，Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD (Resilient DistributedDataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。
最后，Spark 更加通用。mapreduce 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。Transformations包括 Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作
三、 各方面比较
- Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比MR要快得多；
- Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据；
- Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS；
- Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除；
- Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR；
- Spark处理数据的设计模式与MR不一样，Hadoop是从HDFS读取数据，通过MR将中间结果写入HDFS；然后再重新从HDFS读取数据进行MR，再刷写到HDFS，这个过程涉及多次落盘操作，多次磁盘IO，效率并不高；而Spark的设计模式是读取集群中的数据后，在内存中存储和运算，直到全部运算完毕后，再存储到集群中；
- Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎，批处理速度比MR快近10倍，内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍（源自官网描述）；
- Spark中RDD一般存放在内存中，如果内存不够存放数据，会同时使用磁盘存储数据；通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制，可以实现灾难恢复，当数据丢失时可以恢复数据；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性；
- Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充；
- Spark中通过DAG图可以实现良好的容错。
四、三大分布式计算系统
Hadoop适合处理离线的静态的大数据；
Spark适合处理离线的流式的大数据；
Storm/Flink适合处理在线的实时的大数据。
