为什么Spark比MapReduce快

- 为什么Spark比MapReduce快？

Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的迭代

MapReduce的设设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。
Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。
DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高

有向无环图是指：一个图从顶点出发，无法再回到原点，那么这种图叫做有向无环图。

DAG计算模型在spark任务调度

Spark比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型，一般而言，DAG比MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数，spark的DAG相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及其他节点进行数据交换，spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无需落地磁盘，减少了磁盘IO的操作。但是，如果计算过程中涉及到计算交换，Spark也会把shuffle的数据写磁盘。

Spark比MapReduce快的主要原因是spark将反复用到的数据cache到内存中，减少数据加载耗时。

Spark是粗粒度资源调度，MapReduce是细粒度资源调度

总而言之Spark之所以比MapReduce快的原因是：

1：基于内存计算，减少抵消的磁盘交互
2：高效的调度算法，基于DAG
3：容错机制Linage,精华部分就是DAG和Linage

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Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

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• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

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这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

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• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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1. 注脚的解释 ↩︎