Spark和Hadoop哪个更易于编程，哪个的扩展性更高？_hadoop spark开发

Spark和Hadoop是两个用于大数据处理的流行框架，它们有各自的特点和适用场景。在易于编程和扩展性方面，它们有不同的优势。

易于编程：

• • Spark：相对于Hadoop，Spark提供了更简洁、更高级的API，主要使用Scala、Java、Python和R等编程语言。Spark的API设计更加友好，支持更丰富的数据处理操作，如Map、Filter、Reduce、Join等，从而使得开发者能够用更少的代码完成复杂的数据处理任务。
  • Hadoop：Hadoop使用MapReduce编程模型，其API相对较低级，开发者需要编写更多的代码来实现相同的功能。虽然Hadoop也支持其他编程模型，如Pig和Hive，但相比Spark而言，Hadoop在易用性方面稍显劣势。

扩展性：

• • Spark：Spark的扩展性较高，主要体现在内存计算和基于RDD（Resilient Distributed Dataset）的弹性分布式数据集。Spark的RDD提供了容错性和高度并行化的特性，使得数据可以在内存中进行缓存和重用，从而加速计算速度。Spark还支持在多种数据存储系统（如HDFS、Hive、HBase等）之间无缝切换，因此具有更好的灵活性。
  • Hadoop：Hadoop的扩展性也是非常强大的，特别是在大规模集群上。Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）可以有效地处理海量数据，并且能够横向扩展以支持更大规模的数据。Hadoop的MapReduce编程模型也适合在大规模集群上进行并行计算。然而，相比Spark的内存计算，Hadoop的MapReduce处理大规模数据时可能会受到磁盘IO的限制，导致较低的计算速度。

Hadoop

Hadoop课程：Hadoop概述--Hadoop介绍、发展简史306 播放 · 0 赞同视频​编辑​

一、Hadoop概述

1.Hadoop介绍

Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。

狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：

HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储

YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

​当下的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，随着生态系统的成长，新出现的项目越来越多，其中不乏一些非Apache主管的项目，这些项目对HADOOP是很好的补充或者更高层的抽象。比如：

二、Hadoop发展简史

Hadoop是Apache Lucene创始人 Doug Cutting 创建的。最早起源于Nutch，它是Lucene的子项目。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题：如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

2003年Google发表了一篇论文为该问题提供了可行的解决方案。论文中描述的是谷歌的产品架构，该架构称为：谷歌分布式文件系统（GFS）,可以解决他们在网页爬取和索引过程中产生的超大文件的存储需求。

2004年 Google发表论文向全世界介绍了谷歌版的MapReduce系统。

同时期，以谷歌的论文为基础，Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期。

2006年Google发表了论文是关于BigTable的，这促使了后来的Hbase的发展。

因此，Hadoop及其生态圈的发展离不开Google的贡献。

三、Hadoop特性优点

Hadoop概述--Hadoop特性优点、国内外应用410 播放 · 0 赞同视频​编辑​

扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。

成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。

高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。

可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

完整文章过长，大概4000+字数，全文干货无废话。分别给大家介绍一下Hadoop生态圈，并且Hadoop在国内国外互联网公司的应用场景和负责业务。后面也会给大家介绍Hadoop的各个发行版本和介绍。以及3.0版本的新特性是什么。附目录，望收藏随时观看。

黑马程序员：大数据学习连载04篇：Hadoop概述（发展史、国内外应用、版本、 3.0新特性）12 赞同 · 0 评论文章

Spark

Spark是一种快速、通用的计算集群系统，Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)，它是一个元素集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中，使其能在并行操作中被有效的重复使用。Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流式计算系统等，支持增量迭代计算。

原理

Spark 1.4特点如下所示。

Spark为应用提供了REST API来获取各种信息，包括jobs、stages、tasks、storage info等。

Spark Streaming增加了UI，可以方便用户查看各种状态，另外与Kafka的融合也更加深度，加强了对Kinesis的支持。

Spark SQL（DataFrame）添加ORCFile类型支持，另外还支持所有的Hive metastore。

Spark ML/MLlib的ML pipelines愈加成熟，提供了更多的算法和工具。

Tungsten项目的持续优化，特别是内存管理、代码生成、垃圾回收等方面都有很多改进。

SparkR发布，更友好的R语法支持。

Spark架构图

课程附送：

• 大数据自学宝典15天入门javaSE
• 大数据hadoop教程入门
• 大数据教程轻松学会scala
• 大数据教程flink从入门到精通
• 大数据实战项目|反爬虫系统【Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建】
• 小白快速掌握Hadoop集成Kerberos安全技术
• 基于AWS云平台实现云上数仓开发