對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，hadoop與spark無(wú)疑是兩大組成架構(gòu)。中培偉業(yè)《大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》專(zhuān)家鐘老師指出，hadoop與spark作為大數(shù)據(jù)的兩大架構(gòu)系統(tǒng)，二者有著競(jìng)爭(zhēng)與承前啟后的關(guān)系。對(duì)于二者之間的區(qū)別以及后期的發(fā)展趨勢(shì)，鐘老師給出了自己的看法。

首先，spark對(duì)于海量數(shù)據(jù)計(jì)算，尤其是迭代運(yùn)算，圖計(jì)算運(yùn)算速度相比與hadoop有著量級(jí)上的增長(zhǎng)。spark計(jì)算的時(shí)候?qū)⒃紨?shù)據(jù)及中間結(jié)果都存儲(chǔ)在內(nèi)存中，而hadoop每輪迭代都要講原始數(shù)據(jù)讀入，中間結(jié)果寫(xiě)出到硬盤(pán)上。這樣一來(lái)由于spark省去了IO的時(shí)間，所以相比于hadoop，其運(yùn)算速率有這量級(jí)上的增長(zhǎng)。

其次，spark的容錯(cuò)性很好，spark將海量數(shù)據(jù)抽象成RDD這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且其存在兩種算子，一種叫transformation,主要是用于對(duì)RDD進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，一種叫action，是要將轉(zhuǎn)換好的RDD再轉(zhuǎn)換成原始數(shù)據(jù)。spark運(yùn)算是一種懶惰運(yùn)算，其程序執(zhí)行邏輯是，對(duì)于一系列transformation算子，在遇到action算子之前，這些transformation是不會(huì)執(zhí)行的，而會(huì)生成一個(gè)運(yùn)算邏輯圖，當(dāng)遇到一個(gè)action算子的時(shí)候，才根據(jù)前面的運(yùn)算邏輯圖執(zhí)行程序。這樣如果有臺(tái)機(jī)器宕機(jī)了之后，只需要根據(jù)邏輯圖將宕機(jī)中的RDD進(jìn)行重新計(jì)算就可以了（窄依賴(lài)的情況下，寬依賴(lài)的情況下計(jì)算代價(jià)要更高。）

同時(shí)，spark與HDFS、Yarn/Mesos以及pregel有著很好的兼容性。但是畢竟spark起步晚，在性能、穩(wěn)定性方面還有待提高；同時(shí)spark不能很好的處理細(xì)粒度、異步的數(shù)據(jù)。 

而Hadoop，性質(zhì)和Spark并不一樣，它不僅僅是一個(gè)框架，而致力于發(fā)展成一個(gè)分布式計(jì)算的平臺(tái)。所以，現(xiàn)在的Spark是可以運(yùn)行在YARN（Yet another Resource Negotiator）上的，而其他的一些框架也可以運(yùn)行在這個(gè)平臺(tái)上，達(dá)到資源共享的目的。

spark相對(duì)hadoop編程模型簡(jiǎn)單，能進(jìn)行迭代操作，利用內(nèi)存（甚至是堆外內(nèi)存）緩存數(shù)據(jù)，能進(jìn)行流水線優(yōu)化，上層封裝了sql、streaming、mlib、graphx等或成熟或不成熟的框架，明顯有取hadoop而代之的傾向。

1. 相同的算法，Spark比Hadoop快數(shù)倍，如果是一些迭代或者要對(duì)數(shù)據(jù)反復(fù)讀取的算法，Spark比Hadoop快數(shù)十倍至上百倍

2. Spark對(duì)于數(shù)據(jù)的操作種類(lèi)更多，對(duì)于一些比較特殊的計(jì)算需求，比如求兩個(gè)集合的交集并集，Spark都有函數(shù)直接計(jì)算，而Hadoop實(shí)現(xiàn)這樣的計(jì)算無(wú)比繁瑣

3. Spark的開(kāi)發(fā)效率比Hadoop高很多

最后，鐘老師對(duì)二者的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，他認(rèn)為雖然Spark目前還不夠成熟，但是今后一定會(huì)代替Hadoop。