Hadoop是否会被Spark取代？Hadoop生态组件原理解析_spark会取代hadoop吗

Hadoop和Spark都是目前主流的大数据框架，但是随着Spark在速度和易用性方面表现出的优势，一些国内外专家逐渐推崇Spark技术，并且认为Spark才是大数据的未来。本文将会浅析Hadoop生态的发展历程及其中部分组件的技术原理，最终就Hadoop是否会被Spark取代给出结论。

 

 

一、Hadoop的核心组件

在对Hadoop核心组件进行介绍之前，我们需要先了解Hadoop解决了什么问题。Hadoop主要就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。

 

Hadoop的核心组件主要有三个，分别是：HDFS、YARN和MapReduce。HDFS是是google三大论文之一的GFS的开源实现，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上的，适合存储海量数据的分布式文件系统。而YARN是Hadoop的资源管理器，可以视为一个分布式的操作系统平台。相比于HDFS和YARN，MapReduce可以说是Hadoop的核心组件，以下会就MapReduce进行重点讨论。

 

MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不可靠集群上并发地，分布式地处理大量的数据集，而把并发、分布式（如机器间通信）和故障恢复等计算细节隐藏起来。而Mapper和Reducer的抽象，又是各种各样的复杂数据处理都可以分解为的基本元素。这样，复杂的数据处理可以分解为由多个Job（包含一个Mapper和一个Reducer）组成的有向无环图（DAG）,然后每个Mapper和Reducer放到Hadoop集群上执行，就可以得出结果。

 

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在MapReduce中，Shuffle是一个非常重要的过程，正是有了看不见的Shuffle过程，才可以使在MapReduce之上写数据处理的开发者完全感知不到分布式和并发的存在。

 

 

广义的Shuffle是指图中在Map和Reuce之间的一系列过程。

 

 

 

二、Hadoop的局限和改进

尽管Hadoop提供了处理海量数据的能力，但是Hadoop的核心组件——MapReduce的使用问题还是一直困扰着Hadoop的发展，MapReduce的局限主要可以总结为以下几点：

• 抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手

• 只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺

• 一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的

• 处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑

• 中间结果也放在HDFS文件系统中

• ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始

• 时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够

• 对于迭代式数据处理性能比较差

 

比如说，用MapReduce实现两个表的Join都是一个很有技巧性的过程，如下图所示：

因此，在Hadoop推出之后，出现了很多相关的技术对其中的局限进行改进，如Pig，Cascading，JAQL，OOzie，Tez，Spark等，