Hadoop与Spark有哪些区别？

在大数据技术领域，被频繁提到的两个技术名词，Hadoop和Spark，基本上只要涉及到大数据技术，这两者是肯定都在的。作为目前大数据处理当中常常用到的技术，作为大数据学习者，这两者是必须要掌握的。下面海牛大数据就来分享一下Hadoop与Spark有哪些区别？

在Hadoop和Spark上，总有人会问这两者谁更好的问题，而事实上，在设计之初，Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行，而不是非要分出个谁优谁劣。Hadoop与Spark之间，各自有各自的优势和不足，共同运用起来才能更好地完成大数据的处理。

举个很简单的例子，Hadoop基于自身的分布式文件系统HDFS，能够很好地完成数据存储业务，而Spark因为没有文件管理功能，所以其数据处理之后，还需要HDFS的支持，Hadoop和Spark不是非此即彼的关系，两者兼容，将给大数据处理提供更强大的解决方案，适用更多的大数据场景。

Hadoop，其实可以被理解为是一种软件库和框架，可以实现更简单的编程，跨计算机集群对庞大数据集（大数据）进行分布式处理，从单一计算机系统，到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统，它都能轻松支持。Hadoop由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成，共同完成数据处理任务。

Spark，则常常被称作是一种用于数据大规模处理的快速通用引擎，Spark的内存处理技术使得大量数据的实时处理任务能够更快的计算完成，还能实现数据批处理，相比于Hadoop自身的MapReduce，Spark在实时数据处理上做出了补充和完善。

在数据处理过程中，Spark可以使用内存，也可以使用磁盘，而MapReduce完全基于磁盘，MapReduce使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集（RDDS），两者在容错性性上也有不同的表现。

Hadoop与Spark有哪些区别？以上就是简单的一些知识分享了，在大数据技术当中，Hadoop和Spark都能基于海量数据处理做出自己的贡献，两者结合起来，在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。

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