Spark作为数据处理的核心应用，有着重要的作用和地位，那么spark能不能取代Hadoop而存在呢？

为梁平等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及梁平网站建设行业解决方案。主营业务为成都做网站、网站设计、梁平网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

Spark只是分布式计算平台，而hadoop已经是分布式计算、存储、管理的生态系统。

与Spark相对应的是Hadoop MapReduce。Spark是可以取代MapReduce的，从而成为Hadoop系统中不可或缺的一部分。但是为什么MapReduce还在被使用呢？因为有很多现有的应用还依赖于它，它不是一个独立的存在，已经成为其他生态不可替代的部分，比如pig，hive等。

至于Spark相对于Hadoop的优势，有以下几点：

（1）任务调度的开销

传统的MR系统，如 是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交一个任务的延迟非常高。

 spark采用了事件驱动的类库 akka来启动任务，可以避免进程或线程启动，以及切换开销。

（2）数据格式和内存布局

由于MR Schema On Read处理方式会引起较大的处理开销。Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD，进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写操作。但对于读取操作，RDD可以精确到每条几率，这使得RDD可以用来作为分布式索引，Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区。Spark 和SparkSQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩

但是分布式计算仅仅是Hadoop的一部分，所以比较Hadoop和Spark实际上是Spark和MapReduce的对比：

1、             更快

2、             更加容易使用

编程的时候没有Map+Reduce函数，而且配置起来超级方便。除支持JAVA外，还支持Scala、Python、R。特别是Scala，很适合写数据分析的程序，而Mapreduce用JAVA很繁琐。

3、             巨好用的库

4、             运行方便

Spark是可以脱离hadoop运行的，比如数据可以从数据库或者本地文件里面抽取。不过毕竟大数据时代，大家都习惯于将Spark和hadoop通过Mesos或者YARN结合起来用；主要用Hadoop的HDFS，当然Hbase或者Hive这种HDFS之上的组件，Spark也支持。

因此Spark是不可以取代Hadoop的，我们要区分两者的作用和地位，才可以更好的把握应用。我平常的时候喜欢看“大数据cn”这些微信公众号，里面的一些介绍也挺不错的，大家平时可以去看看，对于改善自己的知识架构有着重要的作用。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网站栏目：Spark和Hadoop大决战-创新互联
标题链接：http://myzitong.com/article/copdps.html