1樓：find goo
hadoop不光包括mapreduce,還有分布式檔案系統，hbase,hive,Pig等一系列的框架。
hadoop的硬碟儲存能力方面比spark強，spark主要目標是記憶體計算，也就是說spark在同樣的計算壓力下比hadoop耗記憶體，耗記憶體是好事也是壞事，在不同的場合用處不一樣。如redis為記憶體計算，但有的場合用支援硬碟的ssdb更現實化。
最新的apache ignite 可以用記憶體加速hadoop,支援記憶體分布式檔案，和hadoop結合比較好，hadoop的外掛程式比spark多,平台性比spark強。spark主要是後一代的記憶體計算為設計目標，而hadoop追求的是海量儲存平台為目標。各有所長。
spark面臨新一代的apache storm，apache ignite等實時處理的競爭，而對hadoop新的平台更多的是相容。實時記憶體大資料分析是未來發展方向，hadoop適合事後資料分析，實時的東西耗記憶體是必然，不然再好的演算法，io速度上不支也是空，hadoop生態系統的很多框架可以相容用於新一代的實時分布式記憶體大資料分析場合。資料會隨著時間的增長而增長，資料大到一定程式，使用記憶體級大資料分析成本比硬碟級大資料分析成本要高，適合在不同場合，不是競爭關係。
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