spark和Hadoop之间的对比和联系
一、核心定位与架构差异
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Hadoop
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定位：分布式存储与离线批处理的基础框架，核心组件包括HDFS（存储）和MapReduce（计算），适合海量数据的低成本存储及离线处理（如日志分析、ETL）。
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架构特点：依赖磁盘存储，任务分Map和Reduce两阶段，中间结果需写入HDFS，导致I/O开销大、速度较慢。
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Spark
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定位：专注于高效计算的分布式引擎，支持批处理、实时流处理、机器学习等多场景，核心基于内存计算和弹性分布式数据集（RDD）。
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架构特点：通过DAG（有向无环图）优化任务调度，减少磁盘I/O，速度通常比Hadoop快10-100倍，适合实时或迭代计算（如机器学习、图计算）。
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二、联系与互补性
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技术栈互补
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存储层依赖：Spark可直接读取HDFS数据，无需独立存储系统，降低架构复杂度。
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资源管理整合：Spark可运行在YARN上，复用Hadoop的集群资源调度能力。
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生态协同
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Hadoop生态扩展：Hive、HBase等工具可与Spark集成，例如Hive on Spark提升查询性能。
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实时+离线混合架构：如Kafka接入实时数据，Spark Streaming处理后将结果写入HDFS或HBase，形成全链路分析。
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典型场景分工
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Hadoop主导：长期数据存储、高容错性离线批处理（如历史日志归档）。
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Spark主导：实时监控、交互式分析（如电商推荐系统）、复杂迭代计算（如PageRank算法）。
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三、总结与选择建议
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选择Hadoop：若需求为低成本存储或简单离线批处理，且对实时性要求低。
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选择Spark：若涉及实时计算、机器学习等复杂场景，需高性能和灵活性。
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组合使用：实际架构中常采用“HDFS存储 + Spark计算”模式，例如HDFS存储原始数据，Spark进行实时分析和模型训练。