Spark的误解-不仅Spark是内存计算，Hadoop也是内存计算
最近，关于Spark是一种内存计算（in-memory computing）框架的观点被广泛传播，这个观点实在是过于武断和错误。虽然Spark比Hadoop有更好的内存管理和处理能力，但是Hadoop也是内存计算的，Hadoop中的MapReduce框架也是支持内存计算的。
Spark和Hadoop的内存计算
Spark和Hadoop都是处理大数据的优秀框架，但是，它们的内存计算实现方式是不同的。Spark使用的是一种内存计算引擎，称为Resilient Distributed Datasets（RDD），这个基于内存的计算引擎具有高性能的特点，并且可以实现高速缓存，支持高效的迭代计算。Hadoop则是使用一种内存计算框架，称为YARN（Yet Another Resource Negotiator），这个框架可以在位于各种不同节点上的MapReduce任务之间平衡内存的使用，从而可以更好地管理内存。
Hadoop内存计算的使用
YARN的内存计算是针对MapReduce的，它可以确保在执行MapReduce任务时分配足够的内存空间以避免出现内存错误和缺失。此外，Hadoop还包含另一个名为Apache Tez的框架，它允许使用MapReduce和其他数据处理引擎，如Apache Hive和Apache Pig，在内存中进行数据处理和分析。
非内存计算
相对于内存计算，非内存计算指的是基于磁盘这种较慢的存储介质进行数据处理和分析的计算方式。传统的Hadoop MapReduce使用的是磁盘计算，这导致每个处理步骤都需要读取磁盘上的数据，因此处理速度较慢。但是YARN通过将MapReduce任务放置在Hadoop集群中的多个节点上来进行优化，在保证仍有足够的磁盘访问时间的同时，利用内存单元减少了磁盘读取的数量，进一步提高了处理速度。
内存计算的优点
内存计算是一种更快、更可靠的数据处理方式，它的优点包括：
- 更快的速度: 内存速度比磁盘速度快得多，因此内存计算通常比磁盘计算更快。
- 更可靠的结果: 内存计算的结果更准确，因为不需要通过磁盘对数据进行大量的读写操作，也不需要担心缓存失效的问题。
- 更高的并发性: 内存计算可以同时处理更多的请求，这是因为内存可以更快地响应请求。
结论
在大数据处理领域，Spark和Hadoop都是非常优秀的框架。尽管Spark的内存计算引擎RDD可以提供更快的数据处理速度，但是我们不应该忽视Hadoop的内存计算实现。在正确地使用适当的工具和技术的情况下，Hadoop也能够提供类似Spark的高性能和内存处理能力，帮助企业更好地处理数据，并帮助他们取得成功。
