9.11

尽管 Spark 相对于 Hadoop 而言具有较大优势，但 Spark 并不能完全替代 Hadoop，Spark 主要用于替代Hadoop中的 MapReduce 计算模型。存储依然可以使用 HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用 Spark 内置的，也可以使用更成熟的调度系统 YARN 等。

Hadoop Spark
类型 分布式基础平台, 包含计算, 存储, 调度 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, 算法适应性差 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 中间计算结果存在 HDFS 磁盘上, 延迟大 RDD 中间运算结果存在内存中 , 延迟小
运行方式 Task 以进程方式维护, 任务启动慢 Task 以线程方式维护, 任务启动快
实际上，Spark 已经很好地融入了 Hadoop 生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于 YARN 实现资源调度管理，借助于 HDFS 实现分布式存储。

此外，Hadoop 可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark 对硬件的要求稍高一些，对内存与 CPU 有一定的要求。

1.3 Spark 优势及特点
1.3.1 优秀的数据模型和丰富计算抽象
首先看看MapReduce，它提供了对数据访问和计算的抽象，但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如 HDFS)，所以会产生数据的复制备份，磁盘的I/O以及数据的序列化，所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操作时效率就会非常的低。而这类操作是非常常见的，例如迭代式计算，交互式数据挖掘，图计算等。

因此 AMPLab 提出了一个新的模型，叫做 RDD。

RDD 是一个可以容错且并行的数据结构（其实可以理解成分布式的集合，操作起来和操作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存在 内存 中，并且通过控制数据集的分区来达到数据存放处理最优化。同时 RDD 也提供了丰富的 API (map、reduce、filter、foreach、redeceByKey...)来操作数据集。
后来 RDD 被 AMPLab 在一个叫做 Spark 的框架中提供并开源
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