随着智能设备的普及和互联网技术的快速发展，组织面临着海量数据的挑战。有效处理这些数据以进行高效数据分析变得至关重要。在众多用于轻松处理大数据的技术中，Hadoop MapReduce和Apache Spark是最受欢迎的两种。本文将深入探讨这两种大数据框架的关键差异，以帮助决定在特定情况下哪种技术更为合适。
Apache Spark是一个开源的分布式系统，用于处理大数据工作负载。它通过高效的查询执行和内存缓存来提高不同数据规模上的查询处理性能。
MapReduce是Hadoop框架内基于Java的分布式计算编程模型，用于访问Hadoop文件系统（HDFS）中的大量数据。MapReduce编程中的两个作业是Mapper和Reducer，Mapper负责对所有可用数据进行排序，而Reducer负责聚合数据并将其转换为更小的块。
尽管这两种工具都处理大数据，但它们并不相同。让根据它们的特性探索它们之间的主要差异。
Apache Spark提供了Scala、Java和Python的API，以及面向SQL用户的Spark SQL。Apache Spark提供了基本构建块，允许用户轻松开发自定义函数。可以在运行命令时以交互模式使用Apache Spark，以获得即时响应。
另一方面，Hadoop MapReduce是用Java开发的，编程难度较大。与Apache Spark不同，Hadoop MapReduce没有交互模式。然而，Hive提供了一个命令行界面，用于连续输入文本行中的命令。
Spark更加用户友好，并具有交互模式。另一方面，Hadoop MapReduce编程难度较大。尽管如此，还有其他工具可供帮助。
Apache Spark不仅可以进行数据处理，还可以处理图形，并拥有自己的机器学习库——MLlib。由于其出色的性能，Apache Spark可以用于批处理和近实时处理。Apache Spark是一个灵活的多用途平台，可以用于处理所有活动，而不是将它们分散在多个平台上。
MapReduce是Hadoop中理想的批量处理解决方案。如果想要实时解决方案，可以使用Impala或Apache Storm，对于图形处理，可以使用Apache Giraph。以前，MapReduce使用Apache Mahout进行机器学习任务，但Mahout在Spark出现后被弃用。
Spark之所以出色，是因为它为所有数据处理需求提供了单一的数据框架。Spark能够处理任何数据处理需求。另一方面，与Spark相比，MapReduce在执行各种数据处理作业时灵活性较差，尽管MapReduce可能是最佳的批量处理工具之一。
Apache Spark因其速度而广受欢迎。它在内存中的运行速度比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上的运行速度快10倍，因为它在内存（RAM）中处理数据。同时，Hadoop MapReduce在每次Map或Reduce操作后都必须将数据持久保存回磁盘。
Spark需要大量的RAM才能有效运行。Spark将进程保存在内存中，并在没有给出不同指令的情况下保持在那里。如果Spark与其他资源密集型服务一起使用，其性能可能会受到显著影响。此外，如果数据源太大而无法完全放入内存，Spark的性能也会受到影响。
尽管MapReduce不提供数据缓存，但其他服务可以在几乎没有性能下降的情况下协助它，因为它在操作完成后立即终止操作。
在性能方面，MapReduce和Spark都有优势。如果数据能够适应拥有的内存空间量，或者有一个专用的集群，Spark无疑是大数据需求的最佳选择。另一方面，如果拥有大量数据，这些数据不适合整齐地放入内存，并且需要一个数据框架来与其他服务协调，MapReduce是更好的解决方案。
与Spark相比，MapReduce更适合在故障后恢复，因为它使用硬盘而不是RAM。当Spark在数据处理活动中途崩溃后重新上线时，它将不得不从头开始。这个过程需要更多的时间。
如果MapReduce在执行作业时失败，它将在重新启动时从它离开的地方恢复。因为MapReduce基于硬盘，所以如果它在作业中途失败，它可以保持其位置。
Spark和Hadoop MapReduce都具有高故障容忍度，但Hadoop MapReduce稍微更容忍一些。
Apache Spark的安全性默认设置为“关闭”，使容易受到威胁。Spark支持通过共享密钥进行RPC通道认证。事件日志是Spark的一个特性，Web UI可以使用Java扩展进行保护。此外，由于Spark可以在YARN上运行并使用HDFS，它可以从Kerberos认证、HDFS文件权限和节点间加密中受益。
Hadoop MapReduce可以利用所有Hadoop安全功能，并可以与Knox Gateway和Apache Sentry等其他Hadoop安全项目集成。与MapReduce相比，Spark的安全性仍处于早期阶段，后者具有更多的安全特性和项目。
尽管Spark和MapReduce都是开源解决方案，但仍然需要在计算机和员工上花费更多。Spark和MapReduce都可以在普通系统和云中运行。