什么是spark：

简单一点Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。属于mapreduce的加强版本，结合了其优点而且spark是可以将数据保存在内存中从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

功能历史上和hadoop的区别：

首先从时间节点上来看 :

➢ Hadoop

⚫ 2006 年 1 月， Doug Cutting 加入 Yahoo ，领导 Hadoop 的开发

⚫ 2008 年 1 月， Hadoop 成为 Apache 顶级项目

⚫ 2011 年 1.0 正式发布

⚫ 2012 年 3 月稳定版发布

⚫ 2013 年 10 月发布 2.X (Yarn) 版本

➢ Spark

⚫ 2009 年， Spark 诞生于伯克利大学的 AMPLab 实验室

⚫ 2010 年，伯克利大学正式开源了 Spark 项目

⚫ 2013 年 6 月， Spark 成为了 Apache 基金会下的项目

⚫ 2014 年 2 月， Spark 以飞快的速度成为了 Apache 的顶级项目

⚫ 2015 年至今， Spark 变得愈发火爆，大量的国内公司开始重点部署或者使用 Spark

然后我们再从功能上来看 :

⚫ Hadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式

分析应用的开源框架

⚫ 作为 Hadoop 分布式文件系统， HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层，存储着所有

的数据，支持着 Hadoop 的所有服务。它的理论基础源于 Google 的

TheGoogleFileSystem 这篇论文，它是 GFS 的开源实现。

⚫ MapReduce 是一种编程模型， Hadoop 根据 Google 的 MapReduce 论文将其实现，

作为 Hadoop 的分布式计算模型，是 Hadoop 的核心。基于这个框架，分布式并行

程序的编写变得异常简单。综合了 HDFS 的分布式存储和 MapReduce 的分布式计

算， Hadoop 在处理海量数据时，性能横向扩展变得非常容易。

⚫ HBase 是对 Google 的 Bigtable 的开源实现，但又和 Bigtable 存在许多不同之处。

HBase 是一个基于 HDFS 的分布式数据库，擅长实时地随机读 / 写超大规模数据集。

它也是 Hadoop 非常重要的组件。

➢ Spark

⚫ Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎

⚫ Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能

⚫ Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL ，用户可以使用

SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（ HQL ）来查询数据。

⚫ Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的

处理数据流的 API 。

由上面的信息可以获知， Spark 出现的时间相对较晚，并且主要功能主要是用于数据计算，

所以其实 Spark 一直被认为是 Hadoop 框架的升级版。