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火花前的时间(http://www.3if0.com)
要了解Spark的潜力，它有助于在十年前回顾大数据的形状。在2008 - 2009年，大数据即业务概念经常与Hadoop技术混为一谈。Hadoop是一个开源框架，用于管理在MapReduce编程任务上运行的集群（多台计算机的网络）。MapReduce是Google于2004年推广的一种编程模型，用于构建大型数据集的收集和分析。十年前，范式大数据项目被编码为应用于特定域数据的MapReduce批处理，然后在Hadoop管理的集群上执行。大数据和Hadoop如此密切地确定了几年之后，那些不熟悉大数据的部门（例如风险资本家，公关公司，人力资源部门）在他们的广告和其他写作中众所周知地混淆了两者。
Hadoop强调批处理对于迭代和交互式作业来说是笨拙的。更重要的是，Hadoop的MapReduce解释假设数据集驻留在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。许多（可能是大多数）数据集令人不舒服地适合这个模型。例如，高性能机器学习强调内存处理，而不常使用文件系统大容量存储。
Spark，“用于大规模数据处理的统一分析引擎”，始于2009年的Berkeley类项目，强调：
通过重用HDFS作为存储层与Hadoop兼容。
交互式查询。
支持机器学习。
流水线操作（即易于连接不同的执行单元，以便可以实现复杂的计算，作为通过连续计算阶段传递数据的“桶式旅”）。
Spark还在几个方面具有灵活性，包括它所服务的不同编程语言，可以租用的云以及它集成的大数据库。
Spark vs. Hadoop
Spark通常比Hadoop更快，因此可以更好地安装Spark的内存模型，最多可以有100多个作业。Spark针对典型的ML任务进行了调整，如NaiveBayes和K-Means计算，还可以帮助节省时间并减轻硬件限制。然而，早期的Spark项目以泄露记忆而闻名，至少在新手的手中。此外，长期运行的批处理MapReduce作业似乎更容易使用Hadoop。
Spark也是一个更通用的编程框架，如上所述，下面的例子更详细地说明。Hadoop将大数据设想为Java编码的MapReduce操作，而且非常不灵活; 相比之下，Spark的学习曲线远不那么陡峭。Python，Java，Scala，R甚至SQL中的传统程序几乎可以立即开始在传统桌面上编写熟悉的程序，同时利用Spark的强大功能。Spark的官方网站有几个令人回味的例子。在Python中考虑这个单词计数器：
进口 pyspark
source = “file：// ...”
result = “file：// ...”
与 pyspark。SparkContext（“local”，“WordCount”）为 sc：
text_file = sc。textFile（来源）
counts = text_file。flatMap（拉姆达 线：线。分裂（“
“））
。map（lambda word：（word，1））
。reduceByKey（lambda a，b：a + b）
很重要。saveAsTextFile（result）
任何Python程序员都可以读到这个。虽然它在低功耗的开发主机上运行，但它在Docker-ized Spark，Sparkon工业级云集群，实验性超级计算机，高运行时间大型机等方面也保持不变。此外，使用传统的Python编程很容易改进这样的例子; 后续示例可能是：
进口 重新
进口 pyspark
source = “file：// ...”
result = “file：// ...”
def better_word_splitter（line）：
“””
使用负面的后视来分割所有
空白，但每个空格只有一次
序列。
“””
返回 重。分裂（“（？<！\ S） S” ，线。条（））
与 pyspark。SparkContext（“local”，“WordCount2”）为 sc：
text_file = sc。textFile（来源）
counts = text_file。flatMap（better_word_splitter）\
。地图（拉姆达 字：（字，1））\
。reduceByKey（lambda a，b：a + b）
很重要。saveAsTextFile（结果
Spark肯定比Hadoop更新，并且声誉不太广泛。同时，Spark补充并概括了Hadoop，因此现有的ETL转换，ML，图形分析，OLAP，数据集流，时间序列分析或交互式和实验查询等编程领域的专家可以逐步采用Spark。此外，Spark将这些不同的域结合起来，简化了架构设计; 特定结果所需的所有内容都可以在单个管道中编写，并在标准Spark集群上计算。
来自官方(http://www.3if0.com)Spark Apache网站的另一个例子 - 这次是在Scala中 - 展示了Spark集成的一些功能。不久前，预测分析是研究生院的一项工作; 现在，Spark的力量使它成为一个单线：
//此DataFrame的每条记录都包含标签和
//由向量表示的要素。
val df = sqlContext。createDataFrame（data）。
toDF（“标签”，“功能”）
//设置算法的参数。
//在这里，我们将迭代次数限制为10。
val lr = new LogisticRegression（）。setMaxIter（10）
//使模型适合数据。
val model = lr。适合（df）
//检查模型：获取要素权重。
val weights = model。权重
//给定数据集，预测每个点的标签，以及
显示 的 结果。
模特。变换（df）。show（）
Spark在通用编程语言（如Scala）中的曝光意味着可以轻松扩展，调整和集成这些强大的结果与其他组织资产。在过去，大数据往往是一个孤立的专业化。Spark的优势为更广泛的程序员和项目带来了大量数据。
请记住Spark带来的操作：一旦程序正确，它将会很快，并且能够通过Spark管理一系列集群的能力进行英雄缩放。
准备好出发
所有这些功能听起来不错。但对于依赖百万美元硬件的项目，Spark是否真的安全，更不用说专有数据的价值和安全性了？是! 包括GoDaddy，阿里巴巴和Shopify 在内的数十亿美元的公司依靠Spark提供关键服务和结果。
作为一个知识产权，Hadoop在2011年与Apache软件基金会建立了一个创新的所有权安排。Spark后来跟着同样的道路。有趣的是，在过去四年中，Spark存储库中的活动超过了较旧且通常更为突出的Hadoop存储库的活动。虽然这种比较意味着很少孤立，但它至少暗示了大量将Spark视为基础开源技术的组织
如果有的话，Spark的灵活性和集成使其成为比Hadoop或其他替代品更安全的选择。虽然Hadoop本身表现得很可靠，但是有太多基于Hadoop的项目在与MapReduce聚焦的内核接口方面遇到了麻烦; MapReduce部分是正确的，但它周围的包装器连接到其他组织资产最终是新颖的，相应地摇摇欲坠。相比之下，Spark更通用的框架邀请了一种方便，值得信赖的界面，这些界面有助于整个项目的成功。
结论
三年前，Derrick Harris在为业务受众总结Spark时说得对：“(http://www.3if0.com)Spark比Hadoop MapReduce更快，更灵活，更易于使用。” Spark的复杂内存处理使其更快 - 有时达到数量级。Spark为图形，流媒体，ML等提供了丰富的API，甚至可以管理Spark自己的内存加速。Spark构建在管道中并支持多个集群设施。程序员可以使用五种语言中的任何一种，而不仅仅是Hadoop的Java基础。
由于所有这些原因，Spark的增长只会在未来几年内增加。Spark是大数据从业者最需要了解的技术之一。
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