1） MapReduce:是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行 处理，非常适合数据密集型计算。 2） Spark:MapReduce计算框架不适合迭代计算和交互式计算，MapReduce是一种磁盘 计算框架，而Spark则是一种内存计算框架，它将数据尽可能放到 ...

　　spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了mapreduce明显的缺陷，具体表现在以下几方面： 　　1.spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代过程中的数据落地，能够实现数据高效共享，迭代运算效率高。mapreduce中的计算 ...

spark和mapreduced 的区别map的时候处理的时候要落地磁盘 每一步都会落地磁盘 reduced端去拉去的话 基于磁盘的迭代spark是直接再内存中进行处理 dag 执行引擎是一个job的优化 将一个job话成很多快 分成多个task去跑任务 读取数据来源比喻亚马逊的s3 和hbase ...

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"。 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分 ...

参考文档:https://files.cnblogs.com/files/han-guang-xue/spark1.pdf 参考网址:https://www.cnblogs.com/wangrd/p/6232826.html 对于spark个人理解: 　　spark与mapreduce ...

Mapreduce和spark是数据处理层两大核心，了解和学习大数据必须要重点掌握的环节，根据自己的经验和大家做一下知识的分享。 首先了解一下Mapreduce，它最本质的两个过程就是Map和Reduce，Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换，比如说进行截取，进行过滤 ...

背景 mr引擎在hive 2中将被弃用。官方推荐使用tez或spark等引擎。 选择 tez 使用有向无环图。内存式计算。 spark 可以同时作为批式和流式的处理引擎，减少学习成本。 问题&&不便 tez： 在hive sql中使用了union 或 join ...

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez ...