Spark和Hadoop对比_hadoop的基于进程计算和spark的基于线程计算方式优缺点?

一、Spark和Hadoop对比

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop

• Spark主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。存储依然可以使用HDFS，但是中间结果可以存放在内存中
• Spark已经很好的融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储

二、Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点

Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小执行单位，但缺点是线程之期间会有资源竞争

三、常识扩展

1. 线程是CPU的基本调度单位
2. 一个进程一般包含多个线程，一个进程下的多个线程共享进程的资源
3. 不同线程之间的线程相互不可见
4. 线程不能独立进行
5. 一个线程可以创建和撤销另外一个线程