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Spark 和 Hadoop的MapReduce 对比

spark 和mapreduce 对比

• 速度：Spark 的设计目标是比 MapReduce 更快，这要归功于它的内存处理能力。 Spark可以在内存中运行迭代算法，也可以缓存中间数据，而MapReduce则将中间数据写入磁盘。
• 灵活性：Spark 是一种通用的集群计算框架，而 MapReduce 是一种用于数据处理的特定编程模型。 Spark 具有用于 SQL、流式处理和机器学习的内置库，而 MapReduce 需要单独的工具来完成这些任务。
• 数据处理：Spark 可以处理批处理和流数据，而 MapReduce 主要是为批处理而设计的。
• 数据流：Spark 使用有向无环图 (DAG) 来建模数据流，而 Mapreduce 使用两级管道
• 易用性：Spark 提供了比 MapReduce 基于 Java 的 API 更加用户友好的高级 API。
• 语言支持：MapReduce 是用 Java 编写的，并具有适用于其他语言（如 python、ruby 等）的 API。Spark 是用 scala 编写的，具有适用于 Java、python 和 R 的 API
• 资源管理：Spark 有自己的集群管理器，而 MapReduce 使用 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 作为其集群管理器。
  

spark 关键特征

1. 内存中处理：Spark 可以在内存中处理数据，这使得它比 Hadoop MapReduce 等传统的基于磁盘的系统更快。
2. 弹性分布式数据集 (RDD)：Spark 使用 RDD 在集群中分布数据，这使得并行化和横向扩展计算变得容易。
3. 内置库：Spark 附带用于 SQL、流式处理、机器学习和图形处理的内置库，使其成为大数据处理的一站式商店。
4. 有向无环图（DAG）执行引擎：Spark使用DAG对数据流进行建模，可以高效灵活地执行复杂的数据管道。
5. 支持多种语言：Spark 拥有 Java、Scala、Python 和 R 的 API，可供广大开发人员和数据科学家使用。
6. 交互式 shell：Spark 附带一个交互式 shell，允许快速轻松地进行数据实验，使其成为数据探索和原型设计的流行选择。
7. 集群管理器：Spark 有自己的集群管理器，称为 Spark Standalone，它还支持其他集群管理器，如 Hadoop Yarn、Apache Mesos 等
8. 数据源连接器：Spark 内置了连接各种数据源的连接器，例如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Apache Cassandra、Apache HBase、Amazon S3 等，可以轻松摄取和处理来自各种来源的数据。

基于hadoop的mapreduce 的劣势

1. 基于磁盘的处理：MapReduce 将中间数据写入磁盘，这会减慢处理时间。这是因为读取和写入磁盘比处理内存中的数据慢得多。
2. 缺乏灵活性：MapReduce 是一种用于数据处理的特定编程模型，它会限制可以执行的任务类型。它还需要单独的工具来执行 SQL 查询、流处理和机器学习等任务。
3. 对迭代算法的支持有限：MapReduce 是为批处理而设计的，不支持开箱即用的迭代算法。
4. 单一的开发语言：MapReduce 具有基于 Java 的 API。
5. 可扩展性有限：MapReduce 基于批处理模型，在处理实时或流数据时会限制可扩展性。
6. 延迟：MapReduce 具有很高的延迟，因为它将数据读写到磁盘，比内存慢。
7. 复杂性：MapReduce 是一个复杂且难以调试的系统，有很多移动部件。
8. 资源管理：MapReduce 使用 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 作为其集群管理器，这可能会产生额外的复杂性和开销。