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spark和hadoop的区别

1、Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

2、hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。

3、Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

4、Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。

5、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

1、Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

2、在我看来，虽然基于内存是spark最大的优势，但是也会造成有些业务场景无法满足，如超大数据量的ETL。相反在这方面hadoop的mapreduce能够很好地hold，所以spark可能不断掠夺hadoop的领地，但是不可能完成替代hadoop。

3、诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

4、如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算。Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。

Spark脚本提交/运行/部署1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。

）运行安装程序，选择install from internet。2）选择网络最好的下载源进行下载。3）进入Select Packages界面（见图2-2），然后进入Net，选择openssl及openssh。因为之后还是会用到ssh无密钥登录的。

有以下四个步骤。构建SparkApplication的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。

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