5G 时代，运营商网络不断提速，成本越来越低，流量越来越便宜。
给 互联网、物联网、互联网+ 各个行业的高速发展创造了非常好的有利条件，同时也产生了海量数据。
如何做好数据分析，计算，提取有价值信息，大数据技术一直是一个热门赛道
今天我们就对 Hadoop、Hive、Spark 做下分析对比
Hadoop
Hadoop 称为大数据技术的基石。
由两部分组成，分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）
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HDFS 有两个关键组件：
1、NameNode
负责分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，如：文件路径名、数据块的 ID 以及存储位置等信息，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色
2、DataNode
负责文件数据的存储和读写操作，HDFS 将文件数据分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块，从而将一个大文件分割存储在整个 HDFS 集群中
HDFS的高可用设计：数据存储故障容错、磁盘故障容错、DataNode故障容错、NameNode故障容错
MapReduce 既是一个编程模型，又是一个计算框架。
包含 Map 和 Reduce 两个过程。
计算过程：
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首先，将输入的内容转换为 < key ， Value > 健值对
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将相同的 key 集中在一起，形成 < key，List<value> >
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最后，将 List<value> 进行归约合并，输出零或多个 < key ， Value >
public void map(Object key, Text value, Context context)public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context )转换成代码落地，分别继承 Mapper 和 Reducer 两个类，然后实现里面的两个默认方法，完成业务逻辑。
所有的复杂的业务全部抽象成 Map 和 Reduce 这两个函数计算，当我们面对复杂的具体业务功能通过 Map 和 Reduce 的多次 自由组合，从而实现业务逻辑。
当然，上面的程序在分布式系统中需要引擎调度，该计算框架也称为 MapReduce
所以，MapReduce 即是 编程模型，MapReduce 代码程序，也是调度分布式计算的引擎框架。
亮点：
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数据不出门，算法满天跑。每次任务计算，只需要将对应的任务分发到数据所在的服务器上。避免大数据传输的性能损耗。
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引入 shuffle 机制，将不同服务器的中间计算结果，通过 Partitioner 用 Key 的哈希值对 Reduce 任务数取模，分组路由到 Reduce 服务器上，进行合并计算
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框架自带调度引擎
不足：
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每次 Map 任务的计算结果都会写入到本地文件系统，速度会慢些
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如果实现复杂的业务逻辑，通过 Map -- Reduce 的多次自由组合，开发成本还是有些大。
Hadoop 作为大数据框架的鼻祖，在海量数据处理方面确实让我们眼前一亮。
但是完美总是需要持续打磨，Hadoop在处理速度、开发门槛等方面有很多不足。慢慢的随着达尔文进化论，市场上开始百花齐放，各种优秀的大数据框架陆续出现。
Hive
大数据时代，数据分析师岗位非常多，这帮人擅长通过 SQL 来进行数据分析和统计。
SQL 方式操控数据简单、直接，比起 MapReduce代码 ，大大降低了编程难度，提升了开发效率。
Hive 通过执行引擎 Driver 将数据表的信息记录在 Metastore 元数据组件中（包含表名、字段名、字段类型、关联的HDFS文件路径）
运行过程：
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通过 Hive 的命令行工具或 JDBC，提交 SQL 语句
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Driver 将语句提交给编译器，进行 SQL解析、语法分析、语法优化等一系列操作，生成函数的 DAG（有向无环图）
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根据执行计划，生成一个 MapReduce 任务作业
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最后，提交给 Hadoop MapReduce 计算框架处理
Hive 可以直白理解为 Hadoop 的 API 包装，采用 SQL 语法实现业务，底层依然 Map Reduce 引擎来执行，但是转换逻辑被 Hive 作为通用模块实现掉了。
我们发现 Hive 本质上并没有什么技术创新，只是将 数据库 和 MapReduce 两者有效结合，但是却给上层的程序员提供了极大的开发便利。
虽然，在性能方面没有质的飞跃，但是由于开发门槛大大降低，在离线批处理占有非常大市场。
Spark
无论是 MapReduce 还是 Hive 在执行速度上其实是很慢的，但是没有比较就没有伤害，直到 Spark 框架的横空出现，人们的意识也发生了重大改变。
?Spark 将大数据集合抽象成一个 RDD 对象，然后提供了 转换、动作 两大类算子函数，对RDD进行处理，并得到一个新的 RDD，然后继续后续迭代计算，像 Stream 流一样依次执行，直到任务结束。内部也是采用分片处理，每个分片都会分配一个执行线程。
传统的面向对象编程思路：
将一个数据集合作为入参传递给一个函数方法，经过运算，返回一个新的数据集合。然后将这个新的数据集合作为入参传递给下一个函数方法，直到最后计算完成，输出结果。
如果这个数据集有 1亿条，总共两次函数运算，每一个函数运算，都要遍历1亿次，那么总的时间复杂度是 2亿次。
函数式编程思路：
将数据集合转换成流，每个元素依次经过上面两个函数处理，最后得到一个新的结果集合。整个流程只需要遍历一趟，那么总的时间复杂度是 1亿次。
面对海量的数据以及较多的算子组合运算，这种性能累计提升还是非常明显的。
Spark 的一些亮点：
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引入惰性计算，只有当开发者调用了 Actions 算子，之前的转换算子才会执行。
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以 shuffle 为边界，将 DAG 切分多个阶段，一个阶段里的多个算子（如：textFile、flatMap、map）可以合并成一个任务，然后采用上面的函数编程思想处理数据分片
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使用 内存 存储中间计算结果
借助这些亮点优化，Spark 比 MapReduce 运行速度快很多。上图是逻辑回归机器学习算法的运行时间比较 ，Spark 比 MapReduce 快 100 多倍
当然Spark 为了保留 Hive 的SQL优势，也推出了 Spark SQL，将 SQL 语句解析成 Spark 的执行计划，在 Spark 上执行。
后记
Spark 像个孙猴子一样横空出世，也是有先天条件的。Hadoop 早期受内存容量和成本制约很大，但随着科技进步，到了Spark时期内存条件已经具备，架构思路也可以直接按照内存的玩法标准来设计。
有时候就是这样，赶上一个好时候，猪都能飞上天。要想成功，天时地利人和，缺一不可。