让我们开始这场精彩的讨论。首先，退一步；我们已经指出 Apache Spark 和 Hadoop MapReduce 是两种不同的大数据利器。前者是高性能的内存数据处理框架，后者是成熟的PB级批处理平台。我们也知道 Apache Hive 和 HBase 是两个功能相似的非常不同的工具。 Hive 是运行 MapReduce 作业的类似 SQL 的引擎，而 HBase 是 Hadoop 上的 NoSQL 键/值数据库。
在纸面上，它们有很多共同点。两者都具有内存功能，都可以在 Hadoop YARN 之上运行，并且都支持来自任何数据源的所有数据类型。那么两者有什么区别呢？
Tez 非常适合 YARN 架构。 Spark 可能会遇到资源管理问题。
Spark 更适合主流开发人员，而 Tez 是专用工具的框架。
Spark 不能与 YARN 应用程序同时运行（目前）。
Tez 是专门为在 YARN 之上执行而构建的。
Tez 的容器可以在完成后关闭以节省资源。即使不处理数据，Spark 的容器也会占用资源。
这些只是高层次上的一些差异。在这里，我们将探索这些项目中的每一个。
什么是 Apache
Spark？
Apache Spark 是一个用于处理大数据的开源分析引擎和集群计算框架。它是非营利性 Apache 软件基金会的创意，该基金会是一个致力于各种开源软件项目的去中心化组织。
它于 2014 年首次发布，基于 Hadoop MapReduce 分布式计算框架构建。它保留了 MapReduce 的许多优点——例如可扩展性和容错性——同时还提高了速度和易用性。
除了核心数据处理引擎，它还包括 SQL、机器学习和流处理库。该框架与 Java、Scala、Python 和 R 编程语言兼容，赢得了开发人员的广泛关注。它还支持第三方技术，如 Amazon S3、Hadoop 的 HDFS、MapR XD 和 NoSQL 数据库，如 Cassandra 和 MongoDB。
它的吸引力在于它能够将不同的流程、技术和技术整合到一个单一的大数据管道中，从而提高生产力和效率。由于其灵活性，它已成为大数据处理领域非常流行和有效的“瑞士军刀”。
什么是 Apache
Tez？
Apache Tez 是一个基于 MapReduce 技术的大数据处理开源框架。两者都提供了一个执行引擎，可以使用有向无环图 (DAG) 来处理大量数据。
它通过将计算视为 DAG 来概括 MapReduce 范式。 MapReduce 任务组合成一个作业，该作业被视为 DAG 中的一个节点，执行并发和序列化。
同时，DAG 的边缘表示作业之间的数据移动。 Tez 与数据类型无关，因此它只关心数据的移动（而不是它采用的格式）。
通过改进 MapReduce 的一些限制，Tez 试图提高数据处理作业的性能。这种增加的效率使程序员能够做出他们认为最适合他们的项目的设计和开发选择。
Apache Spark 将自己标榜为“用于大规模数据处理的统一分析引擎”。同时，Apache Tez 称自己为“一个应用程序框架，它允许使用复杂的有向无环图来处理数据的任务”。
因为 Spark 也使用有向无环图，这两个工具听起来是不是很相似？可能是。但也有一些重要的区别需要考虑。以下是两者之间的根本区别：
差异#1：Hive和Pig
差异 #2：Hadoop YARN
差异#3：性能测试
我们将在下面的部分中详细介绍这些差异中的每一个。
他们支持Pig和Hive吗？
Hive 和 Pig 是两个用于大数据的开源
Apache 软件应用程序。 Hive 是一个数据仓库，而 Pig 是一个用于创建在 Hadoop 上运行的数据处理作业的平台。虽然两者都声称支持 Pig 和 Hive，但现实并不那么清楚。我们尝试使用 Spork 项目在 Spark 上运行 Pig，但遇到了一些问题；至少，在 Spark 上使用 Pig 充其量仍是不确定的。
使用YARN
YARN 是 Hadoop 的资源管理器和作业调度器。理论上，Spark 既可以作为独立应用程序执行，也可以在 YARN 之上执行。然而，Tez 是专门为在 YARN 之上执行而构建的。不过，Spark 不能与其他 YARN 应用程序同时运行（至少现在还不能）。
Tez 项目的开发人员之一 Gopal V 写了一篇关于他为什么喜欢
Tez 的详细文章。他的结论是：
“在我使用过的框架之间，这是 Tez 真正的区别特性——Tez 不需要容器保持运行来做任何事情，只需应用程序管理器在不同查询之间的空闲期间运行。您可以保留容器，但这是一种优化，而不是会话空闲期间的要求。”
他所说的“框架”也指 Spark——它的容器需要保持运行并占用资源，即使它们不处理任何数据。但是，Tez 容器可以在完成后立即关闭并释放资源。
大多数情况下，您无论如何都会使用基于 Hadoop 的应用程序，例如 Hive、HBase 甚至经典的 MapReduce。因此，您可以在任何 Hadoop 集群上安装 Spark，但您可能会遇到资源管理问题。另一方面，Tez 可以非常适合您的 YARN 架构，包括资源管理。
Apache Spark 的亮点：图形处理
GraphX 是扩展 Spark RDD 的图计算引擎。术语“图”是指图论中的图，而不是用于商业计算的图。图论中使用的图捕获数据之间的交互和依赖关系。
GraphX 最初是加州大学伯克利分校的一个研究项目。该项目后来被捐赠给了 Apache 软件基金会和 Spark 项目。
GraphX 不同于其他图计算引擎，因为它将图分析和
ETL 统一在一个平台上。 GraphX 还可以分析非图形形式的数据。其内存计算能力使 GraphX 比其他图形处理引擎更快。
图处理的常用场景
社交网络分析 – 用于识别影响者以进行目标营销
欺诈检测 – 银行、信用卡公司和在线商店使用图形分析来识别异常趋势。
供应链优化 – 公司可以使用图表分析来确定其供应链的最佳路线
贷款决策 – 抵押贷款公司和银行使用图表分析来评估申请人的数据以做出贷款决策。
Google 如何使用图形处理
Google 使用一种称为 PageRank 算法的图形分析算法。
PageRank 算法根据重要性对图中的顶点进行排名，其中重要性是指向该顶点的边数。该算法是由 Google 的创始人开发的，因此流行的搜索引擎是 PageRank 的一个典型例子。谷歌根据页面的重要性对页面进行排名，重要性是指向页面的超链接数量。
那么哪个更快？
也许最大的问题是——哪个更快？根据各种基准，这两个选项都显着提高了 MapReduce 性能；但是，获胜者可能取决于谁在进行测量。就独立第三方评估而言，陪审团仍未出局。
Spark 声称运行速度比 MapReduce 快 100 倍。在加州大学伯克利分校的
Amplab 进行的基准测试表明，它的运行速度比它的同类产品快得多（测试将 Spark 称为 Shark，它是 Spark SQL 的前身）。
然而，由于伯克利发明了 Spark，这些测试可能并非完全没有偏见。此外，这些基准测试是几年前使用运行在 MapReduce 上的 Hive 0.12 进行的。从版本 0.13 开始，Hive 使用 Tez 作为其执行引擎，从而显着提高了性能。
与此同时，Hortonworks 对两者之间的问题表现进行了基准测试。他们发现在 Tez 上运行的 Hive 0.13 的运行速度比 Hive 0.12 快 100 倍（尽管相当多的测试查询神秘地消失了）。快了 100 倍……嗯，听起来很熟悉？
因此，它们的性能都比
Hadoop MapReduce 高 100 倍。但哪个最快？
没有人可以说——或者更确切地说，他们不会承认。如果你问为 IBM 工作的人，他们会告诉你答案都不是，而且 IBM Big SQL 比两者都快。我们需要第三方来运行独立的性能测试并一劳永逸地确定分数。
小结：
这个问题最终可能归结为政治和受欢迎程度。这是大数据巨头的冲突，Cloudera 支持 Spark，Hortonworks 支持 Tez。 Spark 更为广泛，因为它可以在各种发行版中使用，而 Tez 仅在 Hortonworks 的发行版中可用。
最终，用户群可能决定框架的命运。目前，至少根据谷歌趋势，Spark 正在赢得这场比赛。
也许在炒作消退之后，在人们获得了更多与两者合作的经验之后，我们最终将能够判断谁将成为 MapReduce 王冠的继承人。