小编说：一提到大数据处理，相信很多人第一时间想到的是 Hadoop MapReduce。没错，Hadoop MapReduce 为大数据处理技术奠定了基础。近年来，随着 Spark 的发展，越来越多的声音提到了 Spark。而Spark相比Hadoop MapReduce有哪些优势?
本文选自《大数据处理之道》
Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。相对于 Hadoop MapReduce 来说，Spark 有点“青出于蓝”的感觉，Spark 是在Hadoop MapReduce 模型上发展起来的，在它的身上我们能明显看到 MapReduce的影子，所有的 Spark 并非从头创新，而是站在了巨人“MapReduce”的肩膀上。千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比 Hadoop MapReduce，Spark 都有哪些优势。
1计算速度快
大数据处理首先追求的是速度。Spark 到底有多快?用官方的话说，“Spark 允许 Hadoop 集群中的应用程序在内存中以 100 倍的速度运行，即使在磁盘上运行也能快 10 倍”。可能有的读者看到这里会大为感叹，的确如此，在有迭代计算的领域，Spark 的计算速度远远超过 MapReduce，并且迭代次数越多，Spark 的优势越明显。这是因为 Spark 很好地利用了目前服务器内存越来越大这一优点，通过减少磁盘 I/O 来达到性能提升。它们将中间处理数据全部放到了内存中，仅在必要时才批量存入硬盘中。或许读者会问 ：如果应用程序特别大，内存能放下多少 GB ?答曰 ：什么? GB ?目前 IBM 服务器内存已经扩展至几 TB 了。
2应用灵活，上手容易
知道 AMPLab 的 Lester 为什么放弃 MapReduce 吗?因为他需要把很多精力放到Map和Reduce的编程模型上，极为不便。 Spark在简单的Map及Reduce操作之外，还支持 SQL 查询、流式查询及复杂查询，比如开箱即用的机器学习算法。同时，用户可以在同一个工作流中无缝地搭配这些能力，应用十分灵活。
Spark 核心部分的代码为 63 个 Scala 文件，非常的轻量级。并且允许 Java、Scala、Python 开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作，通过建立在 Java、Scala、Python、SQL(应对交互式查询)的标准 API 以方便各行各业使用，同时还包括大量开箱即用的机器学习库。它自带 80 多个高等级操作符，允许在 Shell中进行交互式查询。即使是新手，也能轻松上手应用。
3兼容竞争对手
Spark 可以独立运行，除了可以运行在当下的 YARN 集群管理外，还可以读取已有的任何 Hadoop 数据。它可以运行在任何 Hadoop 数据源上，比如 HBase、HDFS 等。有了这个特性，让那些想从 Hadoop 应用迁移到 Spark 上的用户方便了很多。Spark 有兼容竞争对手的胸襟，何愁大事不成?
4实时处理性能非凡
MapReduce 更 加 适 合 处 理 离 线 数 据( 当 然， 在 YARN 之 后，Hadoop 也可以借助其他工具进行流式计算)。Spark 很好地支持实时的流计算，依赖Spark Streaming 对数据进行实时处理。Spark Streaming 具备功能强大的 API，允许用户快速开发流应用程序。而且不像其他的流解决方案，比如 Storm，Spark Streaming 无须额外的代码和配置，就可以做大量的恢复和交付工作。
5社区贡献力量巨大
从 Spark 的版本演化来看，足以说明这个平台旺盛的生命力及社区的活跃度。尤其自 2013 年以来，Spark 一度进入高速发展期，代码库提交与社区活跃度都有显著增长。以活跃度论，Spark 在所有的 Apache 基金会开源项目中位列前三，相较于其他大数据平台或框架而言，Spark 的代码库最为活跃。
Spark 非常重视社区活动，组织也极为规范，会定期或不定期地举行与 Spark相关的会议。会议分为两种 ：一种是 Spark Summit，影响力极大，可谓全球 Spark顶尖技术人员的峰会，目前已于 2013—2015 年在 San Francisco 连续召开了三届Summit 大会 ;另一种是 Spark 社区不定期地在全球各地召开的小型 Meetup 活动。Spark Meetup 也会在我国的一些大城市定期召开，比如北京、深圳、西安等地，读者可以关注当地的微信公众号进行参与。
Spark 的适用场景
从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ：