Hadoop和Spark是Apache软件基金会下的两个开源大数据处理框架，它们都是由美国人开发的。Hadoop最初由道格·切，迈克尔·卡福曼和杰夫·林切在2005年创建，而Spark则由Matei Zaharia等人于2009年创建。这两个框架都是为了解决大规模数据处理的问题而产生的。

Hadoop是一个分布式计算框架，它基于Google的MapReduce论文而开发。它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。HDFS是一个可扩展的文件系统，可以将大数据集分布在多台机器上进行存储和处理。而MapReduce则是一种将大规模数据集分解为小的“map”任务和“reduce”任务，并在多台机器上并行执行的编程模型。

下面是一个使用Hadoop MapReduce计算词频的示例代码：

public class WordCount {
  public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
      while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
        word.set(tokenizer.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setCombinerClass(Reduce.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它的设计目标是用于大规模数据处理。与Hadoop的MapReduce不同，Spark引入了弹性分布式数据集（RDD）的概念，它是一个可并行操作的对象集合，可以在计算过程中在内存中缓存数据，从而加快处理速度。

下面是一个使用Spark计算词频的示例代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("word count")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile(args(0))
    val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    counts.saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}

通过上述代码示例，我们可以看到Hadoop和Spark在处理大数据时的不同之处。Hadoop使用了分布式文件系统和MapReduce模型，而Spark则引入了弹性分布式数据集，利用内存缓存提高了计算速度。

总结起来，Hadoop和Spark是美国开发的大数据处理框架，它们分别采用了不同的技术手段来解决大规模数据处理的问题。无论是Hadoop的MapReduce还是Spark的RDD，都为大数据处理提供了可靠和高效的解决方案。

stateDiagram
    [*] --> Hadoop
    Hadoop --> Spark
    Spark --> [*]

参考文献：

  • [Hadoop - Wikipedia](
  • [Apache Spark - Wikipedia](