Hadoop从业者为什么需要Spark？答案是Hadoop已死，Spark称霸。 而Hadoop的死亡过程在2012年已经开始： 1，由于Hadoop自身架构的导致了在离线数据存储分析意外的一切领域都力不从心，理论已经证明MapReduce模型可以模拟一切分布式计算，但是效率成为其死穴，而Spark基于RDD的计算图可以轻松、完整地表达MapReduce模型，并且能极为容易的处理实时流计算、机器学习、图计算、误差查询等； 2,2012年以来Hadoop本身架构臃肿并未得到本质性的改善，很多修改