Hadoop vs Apache Spark 5件事需要了解

    3.Spark更快

    由于数据处理方式，Spark要比MapReduce快很多。

    Spark 是一种与 MapReduce相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

　　4：你可能不需要MapReduce的速度。

    如果你的数据操作和报告大多数情况下是静态的，那么你可能并不需要MapReduce，你只需要等待批处理模式处理器就可以了。

    但是如果，你需要从传感器上做分析的数据。就想一个工厂，或者需要从多个操作应用程序中分析数据，那么你可能需要的Spark，Spark常见的应用包括实时的营销活动，网上促销的产品，网络安全分析和机器日志监控。

　　5：故障恢复：

    它们是不同的，Hadoop是弹性系统的错误或故障，因为每次恢复操作后的数据被写入磁盘。

    但Spark具有类似于内置内存的分析，这些数据对象可以存储在内存或磁盘。