Spark作为数据处理的核心应用，有着重要的作用和地位，那么spark能不能取代Hadoop而存在呢？

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Spark只是分布式计算平台，而hadoop已经是分布式计算、存储、管理的生态系统。

与Spark相对应的是Hadoop MapReduce。Spark是可以取代MapReduce的，从而成为Hadoop系统中不可或缺的一部分。但是为什么MapReduce还在被使用呢？因为有很多现有的应用还依赖于它，它不是一个独立的存在，已经成为其他生态不可替代的部分，比如pig，hive等。

至于Spark相对于Hadoop的优势，有以下几点：

（1）任务调度的开销

传统的MR系统，如Hadoop 是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交一个任务的延迟非常高。

 spark采用了事件驱动的类库 akka来启动任务，可以避免进程或线程启动，以及切换开销。

（2）数据格式和内存布局

由于MR Schema On Read处理方式会引起较大的处理开销。Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD，进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写操作。但对于读取操作，RDD可以精确到每条几率，这使得RDD可以用来作为分布式索引，Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区。Spark和SparkSQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩

但是分布式计算仅仅是Hadoop的一部分，所以比较Hadoop和Spark实际上是Spark和MapReduce的对比：

1、             更快

2、             更加容易使用

编程的时候没有Map+Reduce函数，而且配置起来超级方便。除支持JAVA外，还支持Scala、Python、R。特别是Scala，很适合写数据分析的程序，而Mapreduce用JAVA很繁琐。

3、             巨好用的库

4、             运行方便

Spark是可以脱离hadoop运行的，比如数据可以从数据库或者本地文件里面抽取。不过毕竟大数据时代，大家都习惯于将Spark和hadoop通过Mesos或者YARN结合起来用；主要用Hadoop的HDFS，当然Hbase或者Hive这种HDFS之上的组件，Spark也支持。

因此Spark是不可以取代Hadoop的，我们要区分两者的作用和地位，才可以更好的把握应用。我平常的时候喜欢看“大数据cn”这些微信公众号，里面的一些介绍也挺不错的，大家平时可以去看看，对于改善自己的知识架构有着重要的作用。

当前标题：Spark和Hadoop大决战
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