有了Hadoop MapReduce, 为什么还要Spark?
a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中进行. b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架. c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable ...
原文：Spark（一）为什么Spark要比Hadoop MapReduce快？
MapReduce是一种框架，所谓框架，也即是一个 条条框框 。那么MapReduce的 条条框框 如下： 每启动一个任务，就会启动一个JVM，JVM启动是非常耗时的操作，因为一个JVM需要加载很多数据比如很多jar，很多类等等。 中间结果要基于磁盘来排序，因为reduce只能读以key排好序的数据，所以MapReduce需要花费大量时间 主要是磁盘IO 在排序环节。 结果写入到HDFS中，这个是 ...
2021-06-24 14:28 0 149 推荐指数：
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