大數(shù)據(jù)，無(wú)論是從產(chǎn)業(yè)上，還是從技術(shù)上來(lái)看，都是目前的發(fā)展熱點(diǎn)。在中國(guó)，政府控制著80%的數(shù)據(jù)，剩下的多由“BAT”這樣的大公司擁有，中小企業(yè)如何構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)？其他企業(yè)如何建設(shè)自己的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)？
推薦兩大應(yīng)用最廣泛、國(guó)人認(rèn)知最多的Apache開(kāi)源大數(shù)據(jù)框架系統(tǒng)：sparkHadoop
Spark：速度快、易于使用
Spark以性能見(jiàn)長(zhǎng)，但是它也因易用性而小有名氣，原因是它隨帶易于使用的API，支持Scala（原生語(yǔ)言）、Java、Python和Spark SQL。SparkSQL非常類(lèi)似于SQL 92，所以幾乎不需要經(jīng)歷一番學(xué)習(xí)，馬上可以上手。
Spark是UC BerkeleyAMPlab所開(kāi)源的類(lèi)Hadoop MapReduce的通用的并行計(jì)算框架，Spark基于map reduce算法實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，擁有HadoopMapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫(xiě)HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的map reduce的算法。
Spark還有一種交互模式，那樣開(kāi)發(fā)人員和用戶(hù)都可以獲得查詢(xún)和其他操作的即時(shí)反饋。MapReduce沒(méi)有交互模式，不過(guò)有了Hive和Pig等附加模塊，采用者使用MapReduce來(lái)得容易一點(diǎn)。
成本上來(lái)看：Spark需要大量?jī)?nèi)存，但是可以使用常規(guī)數(shù)量的常規(guī)轉(zhuǎn)速磁盤(pán)。一些用戶(hù)抱怨會(huì)產(chǎn)生臨時(shí)文件，需要清理。這些臨時(shí)文件通常保存7天，以便加快針對(duì)同一數(shù)據(jù)集的任何處理。磁盤(pán)空間相對(duì)便宜，由于Spark不使用磁盤(pán)輸入/輸入用于處理，已使用的磁盤(pán)空間可以用于SAN或NAS。
容錯(cuò)上：Spark使用彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD），它們是容錯(cuò)集合，里面的數(shù)據(jù)元素可執(zhí)行并行操作。RDD可以引用外部存儲(chǔ)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集，比如共享式文件系統(tǒng)、HDFS、HBase，或者提供Hadoop InputFormat的任何數(shù)據(jù)源。Spark可以用Hadoop支持的任何存儲(chǔ)源創(chuàng)建RDD，包括本地文件系統(tǒng)，或前面所列的其中一種文件系統(tǒng)。
Hadoop：分布式文件系統(tǒng)
Hadoop是Apache.org的一個(gè)項(xiàng)目，其實(shí)是一種軟件庫(kù)和框架，以便使用簡(jiǎn)單的編程模型，跨計(jì)算器集群對(duì)龐大數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)）進(jìn)行分布式處理。Hadoop可靈活擴(kuò)展，從單一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，到提供本地存儲(chǔ)和計(jì)算能力的數(shù)千個(gè)商用系統(tǒng)，它都能輕松支持。實(shí)際上，Hadoop就是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重量級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
Hadoop由協(xié)同運(yùn)行、構(gòu)建Hadoop框架的多個(gè)模塊組成。Hadoop框架的主要模塊包括如下：
HadoopCommon
Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
HadoopYARN
HadoopMapReduce
雖然上述四個(gè)模塊構(gòu)成了Hadoop的核心，不過(guò)還有其他幾個(gè)模塊。這些模塊包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它們進(jìn)一步增強(qiáng)和擴(kuò)展了Hadoop的功能，得以擴(kuò)大到大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，處理龐大數(shù)據(jù)集。
許多使用大數(shù)據(jù)集和分析工具的公司使用Hadoop。它已成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)計(jì)Hadoop的初衷是處理這項(xiàng)任務(wù)：搜尋和搜索數(shù)十億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，將這些信息收集到數(shù)據(jù)庫(kù)中。正是由于渴望搜尋和搜索互聯(lián)網(wǎng)，才有了Hadoop的HDFS及分布式處理引擎MapReduce。
成本上：MapReduce使用常規(guī)數(shù)量的內(nèi)存，因?yàn)閿?shù)據(jù)處理基于磁盤(pán)，所以公司得購(gòu)買(mǎi)速度更快的磁盤(pán)和大量磁盤(pán)空間來(lái)運(yùn)行MapReduce。MapReduce還需要更多的系統(tǒng)，將磁盤(pán)輸入/輸出分布到多個(gè)系統(tǒng)上。
容錯(cuò)上：MapReduce使用TaskTracker節(jié)點(diǎn)，它為JobTracker節(jié)點(diǎn)提供了心跳（heartbeat）。如果沒(méi)有心跳，那么JobTracker節(jié)點(diǎn)重新調(diào)度所有將執(zhí)行的操作和正在進(jìn)行的操作，交給另一個(gè)TaskTracker節(jié)點(diǎn)。這種方法在提供容錯(cuò)性方面很有效，可是會(huì)大大延長(zhǎng)某些操作（即便只有一個(gè)故障）的完成時(shí)間。
總結(jié)：Spark與MapReduce是一種相互共生的關(guān)系。Hadoop提供了Spark所沒(méi)有的功能特性，比如分布式文件系統(tǒng)，而Spark為需要它的那些數(shù)據(jù)集提供了實(shí)時(shí)內(nèi)存處理。完美的大數(shù)據(jù)場(chǎng)景正是設(shè)計(jì)人員當(dāng)初預(yù)想的那樣：讓Hadoop和Spark在同一個(gè)團(tuán)隊(duì)里面協(xié)同運(yùn)行。