spark与hadoop区别与联系

　　Spark和Hadoop是两个用于大数据处理的开源框架，它们在某些方面有联系，但也有一些重要的区别。

　　联系：

　　1. 共同处理大规模数据：Spark和Hadoop都是设计用于处理大规模数据的框架。它们都可以处理分布式数据，并在集群中执行计算任务。

　　2. 数据存储和处理：Hadoop提供了Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为数据存储解决方案，而Spark可以与HDFS等数据存储系统无缝集成。两者都支持分布式数据处理，可以在大规模数据集上执行并行计算任务。

　　3. 共享生态系统：Spark和Hadoop都属于Apache软件基金会的项目，并共享许多相同的生态系统工具和组件。它们都可以与Hive、HBase、Pig、YARN等工具和技术进行集成。

　　区别：

　　1. 数据处理模型：Hadoop使用批处理模型，通过MapReduce编程模型来处理数据。而Spark则支持更广泛的数据处理模型，包括批处理、交互式查询和流处理。Spark提供了内存计算的能力，可以在内存中缓存数据并快速进行数据处理。

　　2. 运行速度：由于Spark的内存计算和基于内存的数据缓存机制，相对于Hadoop的磁盘访问模式，Spark在某些情况下可以提供更快的计算速度。尤其是对于迭代计算和复杂的数据处理任务，Spark通常比Hadoop更高效。

　　3. 编程接口：Hadoop使用基于Java的MapReduce编程模型，需要开发者编写复杂的Map和Reduce函数。而Spark提供了更丰富的编程接口，包括Scala、Java、Python和R等，使开发者可以使用更简洁和高级的API来编写数据处理任务。

　　4. 内存需求：由于Spark更倾向于内存计算，因此相对于Hadoop来说，Spark对内存的需求更高。在处理大规模数据时，需要考虑集群的内存容量。

　　综上所述，Spark和Hadoop在大数据处理领域有着联系，但在数据处理模型、运行速度、编程接口和内存需求等方面存在着一些重要的区别。根据具体的需求和场景，选择合适的框架会有助于最大程度地发挥其优势。