Hadoop進入寒冬期，崛起的會是Spark嗎?

  Hadoop在大資料領域享有多年壟斷權，隨著該領域開始出現新生力量，其統治地位正在逐漸下滑。年初的調查中，Hadoop被列為2018年大資料領域的“漸凍”趨勢之一，Gartner的調查也揭示了Hadoop使用量的下滑，不少人將Hadoop稱作“倒下的大象”，比如Lucidworks執行長Will Hayes。

　　如果Hadoop開始進入寒冬期，率先崛起的會是呼聲最高的Spark嗎?

　　筆者曾經看過一個非常有趣的比喻，Hadoop是第一家大型包工隊，可以組織一大堆人合作(HDFS)搬磚蓋房(用MapReduce)，但是速度比較慢。

　　Spark是另一家包工隊，雖然成立得晚一些，但是他們搬磚很快很靈活，可以實時互動地蓋房子，比Hadoop快得多。

　　Hadoop開始升級，指定排程專家YARN排程工人。Spark從多個倉庫搬磚(HDFS，Cassandra,S3，HBase)，還允許不同專家如YARN/ MESOS對人員和任務進行排程。

　　當然，他們兩家並不是水火不容。Spark經常和Hadoop團隊合作，這讓問題變得更加複雜。不管怎麼說，Spark和Hadoop都是兩個獨立的包工隊，都有著各自的優缺點和特定的業務用例。

　　所以，最後，哪一家會勝出呢?

　　本文將從這兩大系統的體系結構，效能，成本，安全性和機器學習能力等方面進行比較。

　　Hadoop是什麼?

　　現在恐怕沒有人會問“Hadoop是什麼?”這個問題了，因為它實在是太火了!Hadoop在2006年開始成為雅虎專案，隨後晉升為頂級Apache開源專案。它是一種通用的分散式系統基礎架構，具有多個元件：Hadoop分散式檔案系統(HDFS)，它將檔案以Hadoop本機格式儲存並在叢集中並行化; YARN，協調應用程式執行時的排程程式; MapReduce，這是實際並行處理資料的演算法。Hadoop使用Java程式語言構建，其上的應用程式也可以使用其他語言編寫。通過一個Thrift客戶端，使用者可以編寫MapReduce或者Python程式碼。

　　除了這些基本元件外，Hadoop還包括Sqoop，它將關係資料移入HDFS; Hive，一種類似SQL的介面，允許使用者在HDFS上執行查詢; Mahout，機器學習。除了將HDFS用於檔案儲存之外，Hadoop現在還可以配置使用S3 buckets或Azure blob作為輸入。

　　它可以通過Apache發行版開源，也可以通過Cloudera(規模和範圍最大的Hadoop供應商)，MapR或HortonWorks等廠商提供。

　　Spark是什麼?

　　Spark是一個較新的專案，最初於2012年誕生在加州大學伯克利分校的AMPLab。它也是一個頂級Apache專案，專注於在叢集中並行處理資料，最大的區別在於它在記憶體中執行。

　　類似於Hadoop讀取和寫入檔案到HDFS的概念，Spark使用RDD(彈性分散式資料集)處理RAM中的資料。Spark以獨立模式執行，Hadoop叢集可用作資料來源，也可與Mesos一起執行。在後一種情況下，Mesos主站將取代Spark主站或YARN以進行排程。

　　Spark是圍繞Spark Core構建的，Spark Core是驅動排程，優化和RDD抽象的引擎，並將Spark連線到正確的檔案系統(HDFS，S3，RDBM或Elasticsearch)。Spark Core上還執行了幾個庫，包括Spark SQL，允許使用者在分散式資料集上執行類似SQL的命令，用於機器學習的MLLib，用於解決圖形問題的GraphX以及允許輸入連續流式日誌資料的Streaming。

　　Spark有幾個API。原始介面是用Scala編寫的，並且由於大量資料科學家的使用，還新增了Python和R介面。Java是編寫Spark作業的另一種選擇。

　　Databricks是由Spark創始人Matei Zaharia創立的公司，現在負責Spark開發併為客戶提供Spark分銷。

　　架構對比

　　Hadoop

　　首先，所有傳入HDFS的檔案都被分割成塊。根據配置的塊大小和複製因子，每個塊在叢集中被複制指定的次數。該資訊被傳遞給NameNode，它跟蹤叢集中的所有內容。NameNode將這些檔案分配給多個資料節點，然後將這些檔案寫入其中。在2012年被實施的高可用性允許NameNode故障轉移到備份節點上，以跟蹤叢集中的所有檔案。

　　MapReduce演算法位於HDFS之上，由JobTracker組成。一旦應用程式以其中一種語言編寫，Hadoop接受JobTracker，然後分配工作(可包括計算單詞和清理日誌檔案等內容，以及在Hive倉庫資料集之上執行HiveQL查詢)到偵聽其他節點的TaskTracker。

　　YARN分配JobTracker加速並監控它們的資源，以提高效率。然後將所有來自MapReduce階段的結果彙總並寫入HDFS中的磁碟之上。

　　Spark

　　Spark的計算過程在記憶體中執行並在記憶體中儲存，直到使用者儲存為止。除此之外，Spark處理工作的方式基本與Hadoop類似。最初，Spark從HDFS，S3或其他檔案儲存系統讀取到名為SparkContext的程式執行入口。除此之外，Spark建立了一個名為RDD(彈性分散式資料集)的結構，它表示一組可並行操作元素的不可變集合。

　　隨著RDD和相關操作的建立，Spark還建立了一個DAG(有向無環圖)，以便視覺化DAG中的操作順序和操作之間的關係。每個DAG都有確定的階段和步驟。

　　使用者可以在RDD上執行轉換，中間操作或最終步驟。給定轉換的結果進入DAG，不會保留到磁碟，但每一步操作都會將記憶體中的所有資料保留到磁碟。

　　Spark RDD頂部的一個新抽象是DataFrames，它是在Spark 2.0中作為RDD配套介面開發的。這兩者非常相似，但DataFrames將資料組織成命名列，類似於Python的pandas或R包。這使得它們比RDD更方便，RDD沒有類似的一系列列級標題引用。SparkSQL還允許使用者像儲存關係資料的SQL表一樣查詢DataFrame。

　　效能

　　Spark在記憶體中執行速度比Hadoop快100倍，在磁碟上執行速度快10倍。眾所周知，Spark在數量只有十分之一的機器上，對100TB資料進行排序的速度比Hadoop MapReduce快3倍。此外，Spark在機器學習應用中的速度同樣更快，例如Naive Bayes和k-means。

　　由處理速度衡量的Spark效能之所以比Hadoop更優，原因如下：

　　1、每次執行MapReduce任務時，Spark都不會受到輸入輸出的限制。事實證明，應用程式的速度要快得多。

　　2、Spark的DAG可以在各個步驟之間進行優化。Hadoop在MapReduce步驟之間沒有任何週期性連線，這意味著在該級別不會發生效能調整。

　　但是，如果Spark與其他共享服務在YARN上執行，則效能可能會降低並導致RAM開銷記憶體洩漏。出於這個原因，如果使用者有批處理的訴求，Hadoop被認為是更高效的系統。

　　成本

　　Spark和Hadoop都可以作為開源Apache專案免費獲得，這意味著使用者都可以零成本安裝執行。但是，考慮總體擁有成本才是最重要的，比如維護、硬體和軟體購買，僱傭叢集管理團隊的開銷。內部安裝的一般經驗法則是Hadoop需要更多的磁碟記憶體，而Spark需要更多的RAM，這意味著設定Spark叢集可能會更加昂貴。此外，由於Spark是較新的系統，因此它的專家更為稀少，成本更高。另一種選擇是使用供應商進行安裝，例如Cloudera for Hadoop或Spark for DataBricks，或使用AWS在雲中執行EMR / Mapreduce。

　　由於Hadoop和Spark是串聯執行的，將各自的價格分離出來進行比較可能是困難的。對於高階別的比較，假設為Hadoop選擇計算優化的EMR叢集，最小例項c4.large的成本為每小時0.026美元。 Spark最小記憶體優化叢集每小時成本為0.067美元。因此，Spark每小時更昂貴，但考慮到計算時間，類似的任務在Spark叢集上花費的時間更少。

　　容錯和安全性

　　Hadoop具有高度容錯性，因為它旨在跨多個節點複製資料。每個檔案都被分割成塊，並在許多機器上覆制無數次，以確保如果單臺機器停機，可以從其他塊重建檔案。

　　Spark的容錯主要是通過RDD操作來實現。最初，靜態資料儲存在HDFS中，通過Hadoop的體系結構進行容錯。隨著RDD的建立，lineage也是如此，它記住了資料集是如何構建的，由於它是不可變的，如果需要可以從頭開始重建。跨Spark分割槽的資料也可以基於DAG跨資料節點重建。資料在執行器節點之間複製，如果執行器和驅動程式之間的節點通訊失敗，通常可能會損壞資料。

　　Spark和Hadoop都可以支援Kerberos身份驗證，但Hadoop對HDFS具有更加細化的安全控制。 Apache Sentry是一個用於執行細粒度後設資料訪問的系統，是另一個專門用於HDFS級別安全性的專案。

　　Spark的安全模型目前很少，但允許通過共享金鑰進行身份驗證。

　　機器學習

　　Hadoop使用Mahout來處理資料。Mahout包括叢集，分類和基於批處理的協作過濾，所有這些都在MapReduce之上執行。目前正在逐步推出支援Scala和DSL語言的Samsara(類似R的向量數學環境)，允許使用者進行記憶體和代數操作，並允許使用者自己編寫演算法。

　　Spark有一個機器學習庫叫MLLib，充分利用了Spark快速記憶體計算,迭代效率高的優勢開發機器學習應用程式。它可用於Java，Scala，Python或R，包括分類和迴歸，以及通過超引數調整構建機器學習管道的能力。

　　總結

　　所以，到底是選Hadoop還是Spark呢?兩者都是Apache的頂級專案，經常一起使用，並且有相似之處，但Spark並不是離不開Hadoop，目前已有超過20%的Spark獨立於Hadoop執行，並且這一比例還在增加。從效能、成本、高可用性、易用性、安全性和機器學習諸多方面參考，Spark都略勝一籌！

  或許，Hadoop確實老了，大資料世界應該出現更年輕的統治者。

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