Spark和MapReduce的区别

已于 2023-02-17 09:22:00 修改
阅读量220 收藏
点赞数
分类专栏： 大数据 文章标签： spark mapreduce 大数据
于 2023-02-17 09:18:42 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sijiwang95/article/details/129078333
版权
Spark通过内存计算提供更快的速度，支持海量数据处理并允许创建库表，当内存不足时数据会转存到磁盘。相比之下，MR的中间结果存储在磁盘，计算任务由进程完成，速度相对较慢。Presto虽也基于内存计算，但不适合大规模数据处理且不支持库表创建。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • spark是基于内存计算，会将中间结过存放在内存，方便后续计算的使用。MR会将中间结果存储在磁盘上。

    • 内存数据的读写速度要比磁盘快的多，所以spark的计算速度要比MR快

    • Presto也是基于内存计算的，Presto不适合海量数据处理，而且不能创建库表。Spark对海量数据在内存上的计算做了优化，内存不足是会将结果存在磁盘上，适合海量数据处理，并且可以进行库表创建

  • Spark的计算任务是由线程完成的。MR的计算任务是由进程完成的

    • 线程切换计算任务的速度比进程切换计算任务速度快

Spark和MapReduce场景应用和区别
ning的博客
11-30 1728
MapReduce和Spark都是强大的大数据处理工具，但它们在设计理念和性能上有所不同。MapReduce适合于大规模的批量数据处理，而Spark则因其内存计算特性和丰富的数据处理操作，更适合于需要快速迭代和实时处理的场景。选择合适的工具需要根据具体的业务需求和数据特点来决定。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章绝密100个Spark面试题，熟背100遍，猛拿高薪MapReduce和Spark主要解决哪些方面的问题？大数据面试题：Spark和MapReduce之间的区别？
mapreduce采用多进程与spark采用多线程比较
学在途中
06-01 4590
转自：Mapreduce多进程与spark多线程 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
Spark与MapReduce的区别
sanqima的专栏
04-20 1万+
Spark中最核心的概念是RDD(弹性分布式数据集)，近年来，随着数据量的不断增长，分布式集群并行计算(如MapReduce、Dryad等)被广泛运用于处理日益增长的数据。这些设计优秀的计算模型大都具有容错性好、可扩展性强、负载平衡、编程方法简单等优点，从而使得它们受到众多企业的青睐，被大多数用户用来进行大规模数据的处理。 　　但是，MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型，也
Spark与MapReduce的区别是什么？
热门推荐
delet丶
05-31 2万+
Spark和MapReduce都是可以处理海量数据，但是在处理方式和处理速度上存在着差异，总结如下： 1.spark处理数据是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘处理数据的。 MapReduce是将中间结果保存到磁盘中，减少了内存占用，牺牲了计算性能。 Spark是将计算的中间结果保存到内存中，可以反复利用，提高了处理数据的性能。 2.Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图，减少了shuffle和数据落地磁盘的次数 Spark 计算比 MapReduce 快的根本原因在...
spark和mapreduce的区别
luo981695830的博客
04-20 1363
　　spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了mapreduce明显的缺陷，具体表现在以下几方面： 　　1.spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代过程中的数据落地，能够实现数据高效共享，迭代运算效率高。mapreduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的，这样必然影响整体运行速度。 　　2.spark容错性高。spark支持D...
Spark内容分享(十二)：Spark 和 MapReduce 的区别及优缺点
之乎者也·的博客
01-02 1997
Spark的DAGScheduler相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及与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，也就是中间结果无须落盘，减少了磁盘IO的操作。有一个误区，Spark是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop也是如此，只不过Spark支持将需要反复用到的数据Cache到内存中，减少数据加载耗时，所以Spark跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）。进程的创建销毁的开销较大，线程开销较小。
大数据环境4--Spark和Mapreduce之间的关系
m0_66735072的博客
05-24 473
它提供了基于RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，支持更丰富的转换操作，如map、filter、join等。此外，Spark支持在内存中进行计算，减少了I/O开销，提高了处理速度。：它是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，包括流处理、批处理、交互式查询和机器学习等。Spark和MapReduce都是大数据处理领域中的重要工具，它们在设计思路、应用场景和技术特性上存在一些差异，同时也有着密切的关系。：在某些场景下，Spark可以作为MapReduce的替代方案，提供更高效的数据处理能力。
Spark与MapReduce的对比(区别)
Zero小猿的博客
09-30 3014
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 从以下几个方面来对比下spark与MapReduce一、架构二、速度三、容错四、功能 一、架构 Spark采用的是经典的scheduler/workers模式， 每个Spark应用程序运行的第一步是构建一个可重用的资源池，然后在这个资源池里运行所有的ShuffleMapTask和ReduceTask MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。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
Spark和MapReduce之间的区别？
最新发布
weixin_41870061的博客
12-24 1583
这也催生了一个更好的机遇，那就是用一个平台解决所有问题而不是只能根据任务选取不同的平台，毕竟所有的平台都需要学习和维护。集群的内存至少要和需要处理的数据块一样大，因为只有数据块和内存大小合适才能发挥出其最优的性能。的性能标准，在执行相同的任务的时候，需要的硬件更少而运行速度却更快，因此应该是更合算的，尤其是在云端的时候，此时只需要即用即付。提供的简单易用的构造模块，我们可以很容易的编写自定义函数。会在一个工作完成的时候立即结束该进程，因此它可以很容易的和其它服务共同运行而不会产生明显的性能降低。
Spark 和 MapReduce的区别
weixin_39910711的博客
04-21 5573
目录 1MapReduce 2Spark 3 对比 3.1 性能 3.2 使用难度 3.3 成本 3.4 兼容性 3.5 数据处理 3.6 容错 3.7 安全性 3.8 处理速度 3.9 总结 4 相关概念 4.1 HDFS 4.2 MapReduce 4.3 YARN 4.4 SparkStreaming 4.5 SparkSQL 4.6 Hive 4...
Spark 和 MapReduce 的对比
five小点心的博客
06-20 5139
容错性是指系统在面对故障、错误或者异常情况时能够保持正常运行，并能够从故障中恢复或继续进行操作的能力。数据在处理中，由于数据规模庞大、且分布在多个计算节点上，节点故障可能导致任务中断或数据丢失。
spark与mapreduce的区别
u012879845的博客
03-07 493
使用MapReduce编程模型需要为每一步实现一个MapReduce作业，一共存在包含七个MapRduce作业。每个mapreduce作业都包含map 和reduce，其中map从hdfs读数据，输出数据通过Shuffle把键值对发送到Reduce，Reduce阶段以>作为输入，输出经过处理的键值对到HDFS。   七个MapReduce作业意味着需要七次读取和写入HDFS，而它们的输入
Spark 简单介绍 基本概念 和MapReduce的区别
是个好男人的博客
04-10 1875
1.概述 Spark是一种快速而通用的集群计算的平台，Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。 2.特点 与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。 Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（...
spark和Mapreduce的对比
weixin_45216482的博客
03-10 8970
1.spark和Mapreduce的简单介绍 MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个
Spark的简单介绍（与MapReduce对比）
bjtucheryl的博客
02-10 2216
1.spark计算 引擎： 1.快速 DAG（有向无环图） Memory 2.通用 spark sparkSQL、SparkStreaming等相当于在spark平台上的 jar包 需要时直接以Jar包的方式导入2运行模式. Hadoop、Mesos、standlone。 可以处理任意类型的hadoop数据源 如hbase、hive等3.MapReduce与Spark
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值