大数据课程，一门看似很专业实际很复杂的学科，备受追捧。因为大数据的就业前景真的很诱惑人，单单是就业薪资就能让人趋之若鹜。今天千锋大数据讲师给大家分享的技术知识是大数据入门课程之Hadoop和spark的性能比较。

　　曾经看过一个非常有趣的比喻，Hadoop是一家大型包工队，可以组织一大堆人合作(HDFS)搬砖盖房(用MapReduce)，但是速度比较慢。

　　Spark是另一家包工队，虽然成立得晚一些，但是他们搬砖很快很灵活，可以实时交互地盖房子，比Hadoop快得多。

　　Hadoop开始升级，指定调度专家YARN调度工人。Spark从多个仓库搬砖(HDFS，Cassandra,S3，HBase)，还允许不同专家如YARN/ MESOS对人员和任务进行调度。

　　当然，他们两家并不是水火不容。Spark经常和Hadoop团队合作，这让问题变得更加复杂。不管怎么说，Spark和Hadoop都是两个独立的包工队，都有着各自的优缺点和特定的业务用例。

　　Hadoop和spark的性能比较

　　Spark在内存中运行速度比Hadoop快100倍，在磁盘上运行速度快10倍。众所周知，Spark在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比Hadoop MapReduce快3倍。此外，Spark在机器学习应用中的速度同样更快，例如Naive Bayes和k-means。

　　由处理速度衡量的Spark性能之所以比Hadoop更优，原因如下：

　　1、每次运行MapReduce任务时，Spark都不会受到输入输出的限制。事实证明，应用程序的速度要快得多。

　　2、Spark的DAG可以在各个步骤之间进行优化。Hadoop在MapReduce步骤之间没有任何周期性连接，这意味着在该级别不会发生性能调整。

　　但是，如果Spark与其他共享服务在YARN上运行，则性能可能会降低并导致RAM开销内存泄漏。出于这个原因，如果用户有批处理的诉求，Hadoop被认为是更高效的系统。

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