标签：异同 性能 mapreduce 容错 RDD MR Spark spark

Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：

1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce的中间结果需要落地，需要保存到磁盘，这样必然会有磁盘io操做，影响性能

2、spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点内存中的只读性质的数据集，这些集合是弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘关系来实现重建；mapreduce的话容错可能只能重新计算了，成本较高

3、spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api；mapreduce只提供了map和reduce两种操作

4、spark框架和生态更为复杂，首先有RDD、血缘lineage、执行时的有向无环图DAG、stage划分等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优已达到性能要求；mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行

总结，spark生态更为丰富，功能更为强大、性能更佳，适用范围更广；mapreduce更简单、稳定性好、适合离线海量数据挖掘计算

标签：异同,性能,mapreduce,容错,RDD,MR,Spark,spark
来源： https://www.cnblogs.com/xiangyuguan/p/11227971.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。