分析计算

hadoop都是计算框架

spark是基于流处理，内存

Mockup

hadoop 不适合循环迭代数据流处理 IO会频繁

spark，memory会快一些,并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD计算模型。
可以支持 复杂的数据挖掘算法和 图形计算算法

Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题:
Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。

Spark Task的启动时间快。Spark采用fork线程的方式，而Hadoop采用创建新的进程的方式。

Spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互

Spark的缓存机制比HDFS的缓存机制高效。

由于内存资源不够导致Job执行失败，此时，MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR.

spark核心模块

Spark MLlib 机器学习

spark

原文：https://www.cnblogs.com/ming-michelle/p/14869875.html