Map Task/Reduce Task任务模型

最新推荐文章于 2024-04-17 19:02:39 发布
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本文比较了MapReduce和Spark的任务模型。MapReduce采用多进程模型，每个Task运行在独立JVM中，启动代价大，适合批量计算；而Spark采用多线程的Executor模型，任务启动快，内存复用高效，适合低延迟和迭代计算，但资源控制不如MapReduce精细。 
Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的
Spark Task则是基于线程模型的

多进程模型和多线程模型

  • 多进程模型和多线程模型，指的是同一个节点上多个任务的运行模式。无论是MapReduce还是Spark，整体上看都是多进程的：MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的；Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的
  • 多进程模型便于细粒度控制每个任务占用的资源，但会消耗较多的启动时间，不适合运行低延迟类型的作业。 而多线程模型则相反，该模型使得Spark很适合运行低延迟类型的作业。

异步并发模型
  Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server端采用了一致的并发模型，但在任务级别（特指 Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。
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