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1，SparkVSHadoop有哪些异同？Hadoop:布批处理计算强调批处理for 数据挖掘和分析Spark:基于内存计算的集群计算系统使得数据分析更快。Spark，一个类似Hadoop的源集群计算环境，两者有一些相似之处，使得Spark的一些工作负载面表现更好。换句话说，Spark启用内存布数据Spark Scala语言除了提供交互查询，还可以优化迭代工作量。Scala作为它的应用框架。Hadoop和SparkScala可以紧密集成它们的Scala映像。这个集合很容易操作。Layout 数据 Set虽然Spark支持layout 数据 Set迭代操作实际Hadoop补充Hadoop文件系统并行操作通用Mesos第三集群框架支持线Spark由加州伯克利AMP实验室、

我觉得很有可能。不能替代，只能说是作为他的补充。我觉得有一定的可能性。不会，Spark虽然改进了很多MapReduce算法，但其实是对Hadoop的补充。不会，Hadoop的生态很强。Hadoop作为一种分布式系统架构，适用于低成本、大规模数据分析环境，可以接受数据的海量存储和计算。虽然Spark改进了很多MapReduce算法，但实际上是对Hadoop的补充。

在2015年Atscale调查报告中，“在接下来的三个月中，超过76%的人使用Hadoop来完成更多的工作。”大约一半的受访者声称他们在Hadoop工作中获得了一些价值。作为一个十几年的老品牌，Hadoop并没有减缓产品采用率的下滑趋势，Spark也没有真正取代Hadoop。空谈，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来几年内是否真的能取代Hadoop。

Apache park是一个专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab开发的开源类HadoopMapReduce通用并行框架，具有HadoopMapReduce的优点。但与MapReduce不同的是，Job的中间输出结果可以保存在内存中，因此不再需要读写HDFS。所以Spark可以更好的应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据挖掘和机器学习。

王驾林每日星火语录0001腾讯的星火集群已经达到了8000的规模，是目前已知最大的星火集群，每天运行超过10000种工作。王驾林每日星火行情0002Spark几乎完美实现了基于RDD的分布式内存抽象，可以基于位置感知调度、自动容错、负载均衡、高可扩展性。在Spark中，允许用户在执行多个查询时显式缓存后续查询的工作集，大大提高了查询速度。

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，企业在选择大型数据框架时，不能厚此薄彼，著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务，虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它没有分布式存储系统，而分布式存储系统是许多大型数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通计算机的硬盘上存储PB级数据 sets并提供良好的可扩展性，你只需要随着数据套的增加而增加硬盘即可。所以Spark需要一个第三方分布式存储，正是因为这个原因，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样，Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会下载。