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2019/8/30 0:57:13
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  Spark 曾经代替 Hadoop 成为最活泼的开源大数值名目。然而,在挑选大数值结构时,公司不克不及因而就一视同仁。克日,驰名大数值教授 Bernard Marr在一篇文章中剖析了 Spark 和 Hadoop 的异同。

  Hadoop 和 Spark 均是大数值结构,都供给了一些履行常见大数值使命的东西。但切当地说,它们所履行的使命其实不雷同,相互也其实不排挤。固然在特定的状况下,Spark 据称要比 Hadoop 快 100 倍,但它自身没有一个散布式存储体系。而散布式存储是现在很多大数值项意图根底。它能够将 PB 级的数值集存储在简直有限数目的一般核算机的硬盘上,并供给了精良的可扩大性,只需求跟着数值集的增大添加硬盘。因而,Spark 需求一个第三方的散布式存储。也恰是由于这个缘由,很多大数值名目都将 Spark 装置在 Hadoop 之上。如许,Spark 的初级剖析使用程序就能够运用存储在 HDFS 中的数值了。

  与 Hadoop 比拟,Spark 真实的劣势在于速率。Spark 的大多数操纵都是在内存中,而 Hadoop 的 MapReduce 体系会在每次操纵以后将一切数值写回到物理存储介质上。这是为了保证在呈现问题时可以彻底康复,但 Spark 的弹性散布式数值存储也能完成这一点。

  别的,在初级数值处置(如及时流处置和机械进修)方面,Spark 的功用要赛过 Hadoop。在 Bernard 看来,这一点连同其速率劣势是 Spark 愈来愈受欢送的真实起因。及时处置象征着能够在数值拿获的霎时将其上交给剖析型使用程序,并立刻取得反应。在林林总总的大数值使用程序中,这类处置的用处愈来愈多,比方,批发商运用的举荐引擎、制作业中的产业机器机能监控。Spark 渠道的速率和流数值处置才能也十分得当机械进修算法。这种算法能够自我进修和改良,直到找到成绩的现实处理方案。这类技能是开始进制作体系(如猜测整机什么时候破坏)和无人驾御汽车的中心。Spark 有本人的机械进修库 MLib,而 Hadoop 体系则需求凭借第三方机械进修库,如 Apache Mahout。

  理论上,固然 Spark 和 Hadoop 存在一些功用上的堆叠,但它们都不是贸易产物,其实不存在真实的竞赛联系,而经过为这种免费体系供给技能支持获利的公司常常一起供给两种效劳。比方,Cloudera 就既供给 Spark 效劳也供给 Hadoop 效劳,并会依据客户的需求供给最适宜的倡议。

  Bernard 以为,固然 Spark 开展迅速,但它尚处于起步期间,平安和技能支持根底设施方还不兴旺。在他眼里,Spark 在开源社区活泼度的回升,标明公司用户正在寻觅已存储数值的立异用法。

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