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)。
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：
首先，将输入的内容转换为 < key ， Value > 健值对。
将相同的 key 集中在一起，形成 < key，List >。
最后，将 List 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：
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。
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。
框架自带调度引擎。
不足：
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。
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。
Tom哥有话说：
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：
通过 Hive 的命令行工具或 JDBC，提交 SQL 语句。
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)。
根据执行计划，生成一个 MapReduce 任务作业。
最后，提交给 Hadoop MapReduce 计算框架处理。
Tom哥有话说：
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：
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。
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。
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。
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
