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Spark

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark数据处理速度秒杀MapReduce

Spark因为其处理数据的方式不一样,会比MapReduce快上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据,进行一次处理,将结果写到集群,从集群中读取更新后的数据,进行下一次的处理,将结果写到集群,等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。

反观Spark,它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析:“从集群中读取数据,完成所有必须的分析处理,将结果写回集群,完成,” Born说道。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍,内存中的数据分析速度则快近100倍。

如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的,且你也有耐心等待批处理的完成的话,MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。

但如果你需要对流数据进行分析,比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据,又或者说你的应用是需要多重数据处理的,那么你也许更应该使用Spark进行处理。

大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外,通常会用到Spark的应用场景有以下方面:实时的市场活动,在线产品推荐,网络安全分析,机器日记监控等。

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