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孟繁興010203目錄Spark優(yōu)點(diǎn)Spark與Hadoop的對(duì)比MapReduce缺點(diǎn)MapReduce的缺點(diǎn)MapRedcue計(jì)算延遲過(guò)高，無(wú)法勝任實(shí)時(shí)、快速計(jì)算的需求，只適用于離線批處理的應(yīng)用中MapReduce存在以下缺點(diǎn)表達(dá)能力有限磁盤(pán)IO開(kāi)銷大延遲高任務(wù)之間的銜接涉及IO開(kāi)銷在前一個(gè)任務(wù)執(zhí)行完成之前，其他任務(wù)就無(wú)法開(kāi)始，難以勝任復(fù)雜、多階段的計(jì)算任務(wù)Spark優(yōu)點(diǎn)Spark的計(jì)算模式也屬于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，還提供了多種數(shù)據(jù)集操作類型，編程模型比Hadoop

MapReduce更靈活Spark提供了內(nèi)存計(jì)算，可將中間結(jié)果放到內(nèi)存中，對(duì)于迭代運(yùn)算效率更高Spark基于DAG的任務(wù)調(diào)度執(zhí)行機(jī)制，要優(yōu)于Hadoop

MapReduce的迭代執(zhí)行機(jī)制Spark與Hadoop的對(duì)比Spark與Hadoop的對(duì)比圖Hadoop與Spark執(zhí)行邏輯回歸的時(shí)間對(duì)比使用Hadoop進(jìn)行迭代計(jì)算非常耗資源Spark將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存后，之后的迭代計(jì)算都可以直接使用內(nèi)存中的中間結(jié)果作運(yùn)算，避免了從磁盤(pán)中頻繁讀取數(shù)據(jù)Spark與Hadoop的對(duì)比MapReduceSpark數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：磁盤(pán)HDFS文件系統(tǒng)的split使用內(nèi)存構(gòu)建彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算和cache編程范式：Map+ReduceDAG:Transformation+Action計(jì)算中間結(jié)果落到磁盤(pán)，IO及序列化、反序列化代價(jià)大計(jì)算中間結(jié)果在內(nèi)存中維護(hù)存取速度比磁盤(pán)高幾個(gè)數(shù)量級(jí)Task以進(jìn)程的方式維護(hù)，需要數(shù)秒時(shí)間

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