Hadoop:布式批处理计算强调批处理用于数据挖掘、析
Spark:基于内存计算源集群计算系统目让数据析更加快速, Spark 种与 Hadoop 相似源集群计算环境两者间存些同处些用同处使 Spark 某些工作负载面表现更加优越换句说Spark 启用内存布数据集除能够提供交互式查询外优化迭代工作负载
Spark Scala 语言实现 Scala 用作其应用程序框架与 Hadoop 同Spark Scala 能够紧密集其 Scala 像操作本集合象轻松操作布式数据集
尽管创建 Spark 支持布式数据集迭代作业实际 Hadoop 补充 Hadoop 文件系统并行运行通名Mesos第三集群框架支持行Spark 由加州伯克利校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 发用构建型、低延迟数据析应用程序
虽 Spark 与 Hadoop 相似处提供具用差异新集群计算框架首先Spark 集群计算特定类型工作负载设计即些并行操作间重用工作数据集（比机器习算）工作负载优化些类型工作负载Spark 引进内存集群计算概念内存集群计算数据集缓存内存缩短访问延迟.
数据处理面相信家hadoop已经耳熟能详基于GoogleMap/Reduce实现Hadoop发者提供map、reduce原语使并行批处理程序变非简单优美Spark提供数据集操作类型种像Hadoop提供MapReduce两种操作比map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等种操作类型些操作称Transformations同提供Count,collect, reduce, lookup, save等种actions些种数据集操作类型给层应用者提供便各处理节点间通信模型再像Hadoop唯Data Shuffle种模式用户命名物化控制间结区等说编程模型比Hadoop更灵.
2、Spark容错性面否比其工具更优越性
Spark论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》没看容错性做倒提布式数据集计算做checkpoint两种式checkpoint dataloggingthe updates貌似Spark采用者文提虽者看似节省存储空间由于数据处理模型类似DAG操作程由于图某节点错由于lineage chains依赖复杂性能引起全部计算节点重新计算本低说存数据存更新志做checkpoint由用户说算吧相于都没说皮球踢给用户所我看由用户根据业务类型衡量存储数据IO磁盘空间代价重新计算代价选择代价较种策略取代给间结进行持久化或建立检查点Spark记住产某些数据集操作序列节点现故障Spark根据存储信息重新构造数据集认错其节点帮助重建
3、Spark于数据处理能力效率哪些特色
Spark提供高性能数据处理能力使用户快速反馈体验更另类应用做数据挖掘Spark充利用内存进行缓存利用DAG消除必要步骤所比较合适做迭代式运算相部机器习算通迭代收敛算所适合用Spark实现我些用算并行化用Spark实现R语言便调用降低用户进行数据挖掘习本
Spark配流数据处理模型与Twitter Storm框架相比Spark采用种趣且独特办Storm基本像放入独立事务管道其事务布式处理相反Spark采用模型收集事务短间内（我假设5秒）批处理式处理事件所收集数据自RDD使用Spark应用程序用组进行处理作者声称种模式缓慢节点故障情况更加稳健且5秒间间隔通于数应用已经足够快种统流式处理与非流式处理部
总结
几看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、规模布式存储系统、zoopkeeper、数据互联网规模数据挖掘与布式处理等书同补充能静完整看完本书相错
大数据技术体系庞大，包括的知识较多
1、学习大数据首先要学习Java基础
Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，
2、学习大数据必须学习大数据核心知识
Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm消息订阅分发系统Kafka等。
3、学习大数据需要具备的能力
数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
4、学习大数据可以应用的领域
大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。
