说到大数据，很多人都会提及Hadoop 与 Apache Spark。Hadoop解决了大数据的可靠存储和处理问题。但因为其本身的工作流程一板一眼，只擅长静态存储对象的批式处理，有自身的局限和不足。Spark应运而生，受到追捧，甚至被认为是大数据的未来，将会替代Hadoop。

所以在这里简要总结下各自的优劣势，并从五个方面比较二者的区别。看看Spark是否能宣布Hadoop的“死刑”？

Hadoop和ApacheSpark虽然都是大数据框架，但他们并不真正服务于同样的目的。 Hadoop是一个分布式数据基础设施：可以支持一个或多个服务器，在集群内跨多个节点，分配大量数据集合。这意味着如果你要处理大数据，有了它就足以解决大数据的存储和处理问题，不需要购买昂贵的定制化硬件及维护服务了。 它还也可以索引和跟踪数据，使大数据处理和分析更有效。 另一方面，Spark是一个数据处理工具，可以做分布式数据收集，但不能做分布式存储。

Hadoop不仅是个存储组件，还包括Hadoop分布式文件系统和被称作MapReduce的处理组件。所以，人家自身功能很多，你不一定非要用Spark配合。 相反地，不搭建在Hadoop上，也可以单独使用Spark。但是，由于Spark不自带文件管理系统，还得结合HDFS或者基于云的数据平台。 其实，Spark是专为完善Hadoop而生，因此有人认为在未来会替代Hadoop。但是，大部分人目前通常是采用二者配合来做的方式搭建，更希望二者可以协作起来，更好地发挥各自的效用。

Spark通常比MapReduce快得多，因为处理数据的方式不一样。 在MapReduce按部就班的处理时，Spark可以对整个数据集中处理。 有数据科学家这样形容MapReduce的工作流程：从集群读取数据——执行一个操作——将结果写入集群——从集群中读取更新的数据——执行下一步操作——写未来结果到集群……” 另一方面，Spark是基于内存计算，在完成完整的数据分析操作上，也是接近实时处理的。它的工作流程可以这样形容：从集群中读取数据——执行所有必要的分析操作——将结果写入集群，完成。Spark比MapReduce在批处理上速度快得高达10倍，基于内存计算分析上快100倍。

如果数据操作和报告需求大多是静态的， MapReduce的处理风格完全可以胜任了，你只需耐心等待它的批处理模式来做就行。但是，如果你需要对流数据做分析，比如工厂里的传感器数据，或要处理多个操作的应用程序，这种情况选择Spark更合适。 例如，大多数机器学习算法需要多个操作。 Spark常见的应用场景还有：实时营销活动、在线产品推荐、网络安全分析和机器的日志监控等。

Hadoop对系统故障具备天然抵抗力，因为上文所说的，它的工作流程非常稳扎稳打：在执行每个操作后都会把数据写入磁盘，自然便于恢复。而Spark，采用类似的方式，具有内置弹性。 具体来说，其数据对象存储在集群数据里的，弹性分布式数据集上（即RDD，Spark的核心。它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算）。这些数据对象可以存储在内存或磁盘上，当系统报错时候，RDD可以帮助全面恢复。

综上所说，可以看出，二者各有千秋，场景不同所选方案就会不同。不过，大多数人更愿意看到1+1>2的效果。

注：文章翻译自cio网站，作者Katherine Noyes。