有了Hadoop MapReduce, 為什么還要Spark?
a. 由於MapReduce的shuffle過程需寫磁盤，比較影響性能；而Spark利用RDD技術，計算在內存中進行. b. MapReduce計算框架(API)比較局限, 而Spark則是具備靈活性的並行計算框架. c. 再說說Spark API方面- Scala: Scalable ...
原文：Spark（一）為什么Spark要比Hadoop MapReduce快？
MapReduce是一種框架，所謂框架，也即是一個 條條框框 。那么MapReduce的 條條框框 如下： 每啟動一個任務，就會啟動一個JVM，JVM啟動是非常耗時的操作，因為一個JVM需要加載很多數據比如很多jar，很多類等等。 中間結果要基於磁盤來排序，因為reduce只能讀以key排好序的數據，所以MapReduce需要花費大量時間 主要是磁盤IO 在排序環節。 結果寫入到HDFS中，這個是 ...
2021-06-24 14:28 0 149 推薦指數：
相關推薦
談談Hadoop MapReduce和Spark MR實現
談談MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基於MR的實現 什么是MapReduce？ MapReduce是一種分布式海量數據處理的編程模型，用於大規模數據集的並行運算。 有以下幾個特點： 分而治之，並行處理。 抽象了map和reduce ...
Spark入門——什么是Hadoop，為什么是Spark?
#Spark入門#這個系列課程，是綜合於我從2017年3月分到今年7月份為止學習並使用Spark的使用心得感悟，暫定於每周更新，以后可能會上傳講課視頻和PPT，目前先在博客園把稿子打好。注意：這只是一個草稿，里面關於知識的誤解還請各大網友監督，我們互相進步。總而言之，網絡上的知識學會斷舍 ...
Spark RDD與MapReduce
什么是Map、什么是Reduce MapReduce是一個分布式編程計算模型，用於大規模數據集的分布式系統計算。 我個人理解，Map（映射、過濾）就是對一個分布式文件系統（HDFS）中的每一行（每一塊文件）執行相同的函數進行處理； Reduce（規約、化簡）就是對Map處理好的數據進行 ...
mapreduce、spark、tez區別
MapReduceMapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。 TezTez是Apache開源的支持DAG作業的計算框架，它直接源於MapReduce框架，核心思想是將Map和Reduce兩個操作進一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort ...
Spark與MapReduce的比較
Spark和MapReduce都是用來處理海量數據，但是在處理方式和處理速度上卻不同。第一，spark處理數據是基於內存的，而MapReduce是基於磁盤處理數據的。 MapReduce是將中間結果保存到磁盤中，減少了內存占用，犧牲了計算性能。 Spark是將計算的中間結果保存到內存中 ...
spark與mapreduce的區別
spark是通過借鑒Hadoop mapreduce發展而來，繼承了其分布式並行計算的優點，並改進了mapreduce明顯的缺陷，具體表現在以下幾方面： 1.spark把中間計算結果存放在內存中，減少迭代過程中的數據落地，能夠實現數據高效共享，迭代運算效率高。mapreduce中的計算 ...
為什么spark比mapreduce處理數據快
落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤，后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果，這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到，性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中，后續有其他的job需要依賴於前面 ...