Spark 和 Hadoop 架构区别（全新视角）

1、Spark和Hadoop的架构区别

Hadoop ：mapreduce 有Map和reduce两个阶段，并通过Shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce 模型解决问题，不得不将
问题分解为若干个有依赖关系的子问题，每个子问题对应一个MapReduce作也，最终将作业生成一个DAG。

Spark ：是通用的DAG框架，可以将多个依赖关系放入作业转换为一个大的DAG。核心思想是将map和reduce两个操作进一步拆分为多个元操作，
这些元操作可以灵活组合，产生新的操作，并经过一些控制程序组装后形成一个大的DAG作业。

2、Spark 和Hadoop的中间计算结果处理区别

Hadoop ：在DAG 中，由于多个MapReduce作业生成，每个作业都会从HDFS上读取一次数据和写一次数据（默认写三份），即使这些MapReduce
作业产生的数据是中间数据也需要写HDFS。这种表达作业依赖关系的方式比较抵效，会浪费大量不必要的磁盘和网络IO，根本原因是作业之间产生的数据不
是直接流动的，而是借助HDFS作为共享数据存储系统。

Spark ：在Spark 中，使用内存（内存不够使用本地磁盘）替代了使用HDFS存储中间结果。对于迭代运算效率更高。

3、Spark 和Hadoop的操作模型区别

Hadoop：只提供了map和reduce两种操作所有的作业都得转换成Map和reduce操作。
Spark：提供了多种数据集操作类型比如：
Teansformations包括：
Map,
filter,
flatMap,
sample,
groupbyKey,
reduceByKey
sory,
partitionByKey 等 …

actions包括：
count，
collect，
reduce，
lookup，
save等多种。

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