大数据之 Spark 与 Hadoop MapReduce 对比

Apache Spark 和 Apache Hadoop MapReduce 是两个广泛用于大数据处理的开源框架，它们在设计目标、性能表现和功能特性上有显著的不同点：

1. 执行模型：

   • MapReduce (MR)：基于批处理模式，遵循“一次写入多次读取”(WORM) 的理念，将计算任务分解为两个主要阶段（Map 和 Reduce），每个阶段之间涉及到磁盘上的中间结果持久化。
   • Spark：提供了更丰富的执行模型，包括批处理、交互式查询（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）以及机器学习（MLlib）等。Spark 采用了内存计算技术，能够将中间数据存储在内存中以支持快速迭代和低延迟访问。

2. 执行引擎：

   • MapReduce：采用多进程模型，每次操作都伴随着大量的磁盘I/O，因此对于涉及大量磁盘读写的作业效率相对较低。
   • Spark：采用了多线程模型和内存计算，减少了对磁盘的依赖，尤其适合迭代型计算任务，通过RDD（弹性分布式数据集）的概念实现高效的数据共享和重用。

3. 数据处理流程：

   • MapReduce：其shuffle过程包括map、spill、merge、sort、reduce等步骤，数据在不同阶段间需要落地到磁盘上，且通常包含排序操作。
   • Spark：基于DAG（有向无环图）来优化任务调度，并实现了更加灵活的shuffle机制，能根据不同的任务需求选择是否进行排序，同时使用了高效的内存管理和缓存策略。

4. API与易用性：

   • MapReduce：提供的API较为基础，仅包括map和reduce函数，开发复杂应用时代码量较大。
   • Spark：提供了丰富的高级API集合，包括transformation和action操作，支持Scala、Java、Python和R等多种语言接口，还拥有DataFrame和Dataset API，方便用户进行SQL-like查询及数据分析。

5. 性能：

   • MapReduce：适用于大规模离线批处理场景，但处理速度受限于磁盘IO瓶颈。
   • Spark：由于内存计算的优势，在实时分析、机器学习、交互式查询等方面表现出更高的性能，尤其是当数据集可以适应集群内存时。

6. 生态系统：

   • Hadoop MapReduce：作为Hadoop的核心组件，它可无缝接入HDFS文件系统和其他Hadoop生态系统工具如Hive、Pig等。
   • Spark：除了独立运行外，Spark也可以运行在Hadoop YARN之上，并且拥有自己完善的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算库）等组件。

综上所述，Spark 在很多方面是对 MapReduce 的改进和扩展，更适合现代大数据处理的多样化需求，尤其是在处理迭代算法和实时/近实时分析场景时更具优势。然而，这并不意味着MapReduce已过时或不适用，对于特定的大规模离线批处理任务，MapReduce仍然是一个可靠的选择。