spark与mapreduce

最新推荐文章于 2025-07-22 17:58:26 发布
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分类专栏： spark 文章标签： spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaojavacsdn/article/details/80135173
本文解析了Spark为何被称为内存计算模型，并对比了Spark与MapReduce的不同之处，包括数据处理的效率提升、中间结果存储方式的变化及任务调度机制的改进。

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

1,spark为什么称为内存计算模型?

第一,不是说spark的数据都加载到内存中进行计算就是内存计算模型了,基于冯诺依曼架构,任何计算不都是加载到内存中计算么?

第二个,数据集太大的话,例如到PB级,目前任何内存也处理不了

第三,实则是spark会把一部分数据集的子集加载进内存,然后这其中的一部分中间计算的结果存放在内存,方便下一步的计算,而不是大量中间结果写到HDFS中

2,spark的计算过程

划分stage:对Task进行分类

    ShuffleMapStage->Shuffle->ResultStage

Shuffle即是Reduce/GroupBy等操作

Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存。


3,spark解决mapreduce的问题,

  • 抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手。
    • =>基于RDD的抽象，实数据处理逻辑的代码非常简短。。
  • 只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺。
    • =>提供很多转换和动作，很多基本操作如Join，GroupBy已经在RDD转换和动作中实现。
  • 一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的。
    • =>一个Job可以包含RDD的多个转换操作，在调度时可以生成多个阶段（Stage），而且如果多个map操作的RDD的分区不变，是可以放在同一个Task中进行。
  • 处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑
    • =>在Scala中，通过匿名函数和高阶函数，RDD的转换支持流式API，可以提供处理逻辑的整体视图。代码不包含具体操作的实现细节，逻辑更清晰。
  • 中间结果也放在HDFS文件系统中
    • =>中间结果放在内存中，内存放不下了会写入本地磁盘，而不是HDFS。
  • ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始
    • => 分区相同的转换构成流水线放在一个Task中运行，分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage中，需要等待前面的Stage完成后才可以开始。
  • 时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
    • =>通过将流拆成小的batch提供Discretized Stream处理流数据。
  • 对于迭代式数据处理性能比较差
    • =>通过在内存中缓存数据，提高迭代式计算的性能。

4,mapreduce的天然优势

对机器的要求更低

超大规模的简单计算有优势


5,总结

其实,MapReduce和Spark不是来源于同一篇论文么?

MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 详解
凌云网络之昂chan的博客
05-28 821
Shuffle简介 下图是MapReduce Shuffle的官方流程： shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分...
Spark的MapReduce
ShangGuanhaochen的博客
08-24 631
Spark的MapReduce相对是比较简单的,步骤如下: 先编写测试文件[zyf@hadoop ~]$ vi b.txt [zyf@hadoop ~]$ cat b.txt aaa bbb ccc fff aaa bbb bbb fff（1）、将本地文件或者HDFS上的文件通过sc.textFile(“/input/b.txt”)加载到RDD中 （2）、可以将RDD文件通过filter（）函
mapreduce采用多进程与spark采用多线程比较
学在途中
06-01 4607
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
MapReduce vs Spark：大数据处理框架对比
最新发布
大数据洞察的博客
07-22 857
假设你是一家电商公司的数据分析师，需要处理每天10TB的用户行为日志（比如点击、购买、浏览），生成“热门商品Top10”报表。这时候你会选什么工具？是用MapReduce慢慢跑，还是用Spark快速出结果？本文的目的就是帮你回答这个问题——通过对比MapReduce和Spark的核心概念、工作流程、性能表现、适用场景，让你学会根据需求选择合适的大数据处理框架。本文会按照“故事引入→核心概念拆解→工作流程对比→代码实战→场景选择”的逻辑展开，就像给你讲一个“大数据搬运工的故事”，一步步揭开两者的神秘面纱。
MapReduce和Spark
smartbigwang的博客
08-20 293
链接：https://www.zhihu.com/question/53354580/answer/307863620 首先大数据涉及两个方面：分布式存储系统和分布式计算框架。前者的理论基础是GFS。后者的理论基础为MapReduce。 MapReduce框架有两个步骤（MapReduce 框架其实包含5 个步骤：Map、Sort、Combine、Shuffle 以及Reduce。这5 个步骤中最重要的就是Map 和Reduce。这也是和Spark 最相关的两步，因此这里只讨论这两个步骤）：一个是 .
分布式计算技术（上）：经典计算框架MapReduce、Spark 解析
Transwarp
04-10 1948
分布式计算技术按照其业务场景的不同可以分为离线计算和实时计算，本文介绍了两个具有代表性的离线计算技术MapReduce批处理引擎和Spark计算框架
Spark与MapReduce（Hive）对比分析
IT_心如止水的博客
04-14 2892
Spark比MapReduce计算速度快的原因 Spark与MapReduce都是当今主流的离线分布式大数据计算框架，在实际工作中应用广泛。众所周知，spark的数据处理速度要比MapReduce快很多倍，那具体原因是什么呢？相信大家在面试过程中经常会被问到类似的问题。今天就来给大家好好分析一下具体的原因。 MR基于HDFS，所有的中间结果都需要落到HDFS中，需要频繁地进行文件的IO操作，且中间结果使用效率低；而Spark基于内存，通过DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。尽量将中间结果存储在内存
Testbed:用于执行多个实验以比​​较Spark与MapReduce的项目
04-11
本项目名为"Testbed:用于执行多个实验以比较Spark与MapReduce的项目"，其核心目的是通过实验来评估和对比Apache Spark和Apache Hadoop MapReduce这两种流行的大数据处理框架的性能、效率以及适用场景。 Spark是由...
Spark和MapReduce场景应用和区别
ning的博客
11-30 1818
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？
大数据环境4--Spark和Mapreduce之间的关系
m0_66735072的博客
05-24 503
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实验比较项目
在这个给定的文件信息中，我们可以提取到的核心知识点包括“Testbed”（试验台）、“执行多个实验”、“比较Spark与MapReduce”以及相关的“Java”编程语言。下面，我们将详细地探讨这些知识点。 ### Testbed（试验...
MapReduce与Spark异同点和优势比较
05-27
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大数据分布式计算：MapReduce和Spark
AI天才研究院
12-26 1075
1.背景介绍 大数据分布式计算是指在大规模分布式系统中进行数据处理和分析的技术。随着数据规模的不断增长，传统的中心化计算方式已经无法满足业务需求。为了更有效地处理大量数据，需要借助分布式计算技术来实现高效、可靠、可扩展的数据处理。 MapReduce和Spark是两种常用的大数据分布式计算框架，它们各自具有不同的优势和应用场景。MapReduce是Google开发的一种分布式数据处理框架，主要...
MapReduce vs Spark
2401_89221704的博客
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Spark 是 MapReduce 思想的进化和扩展。虽然 Spark 在大多数场景下已经取代了 MapReduce，但 MapReduce 的核心概念仍然是分布式计算的基础，理解 MapReduce 有助于更好地掌握 Spark 的工作原理。MapReduce 的"Map-Shuffle-Reduce"模式在 Spark 中依然存在，但 Spark 通过内存计算和更灵活的执行模型大大提升了性能和易用性。
关于Spark和MapReduce，一篇文带你看清楚
star
03-11 4870
非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。其实除了结构化数据和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等；结构化数据类型是一种用户定义的数据类型，它包含一些非原子的元素，更确切地说，这些数据类型是可以分割的，它们既可以单独使用，又可以在适当情况下作为一个独立的单元使用。
学习笔记 | Spark简介、MapReduce
大虎牙的博客
06-20 945
01 Spark的定义 Spark：一个通用的快速分析引擎。 分布式计算框架 简言之，Spark 为我们常见的批处理、流处理、数据分析、数据探索、机器学习等场景都提供了很好的解决方案，任何有数据处理需求的人，都可以用它来完成自己的研究与日常工作。 02 MapReduce: 计算框架和编程模型 内容主要有以下几点： Google 的三驾马车； MapReduce 编程模型与 MapReduce 计算框架； 并发与并行； 如何理解分布式计算框架的编程接口与背后的工程实现。 Google 的三驾马车 U
MapReduce和Spark的区别
weixin_47869733的博客
06-21 1600
普通回答： mapreduce是基于磁盘的所以慢，spark是基于内存的所以快。晋级回答：① mapreduce是基于磁盘的，spark是基于内存的。mapreduce会产生大量的磁盘IO，而 spark基于DAG计算模型，会减少Shaffer过程即磁盘IO减少。②spark是多线程运行，mapreduce是多进程运行。进程的启动和关闭和会耗费一定的时间。③兼容性：spark可单独也可以部署为on yarn模式，mapreduce一般都是on yarn模式④shuffle与排序，mapredu
Spark与HadoopMapReduce
AI天才研究院
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1.背景介绍 Spark与HadoopMapReduce是大数据处理领域中两种非常重要的技术。Spark是一个快速、灵活的大数据处理框架，可以处理批处理和流处理任务。HadoopMapReduce则是一个基于Hadoop生态系统的大数据处理框架，主要用于批处理任务。 在本文中，我们将深入探讨Spark与HadoopMapReduce的核心概念、联系、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实...
Apache Spark中实现的MapReduce设计模式
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该博客是该系列文章的第一篇，讨论了MapReduce设计模式一书中的一些设计模式，并展示了如何在Apache Spark（R）中实现这些模式。 在编写MapReduce或Spark程序时，考虑执行作业的数据流很有用。 即使Pig，Hive，Apache Drill和Spark数据框使分析数据变得更加容易，在较低级别理解流还是很有用的，就像使用Explain理解查询计划一样有价值。 考虑这...
spark与mapReduce的区别
03-28
<think>好的，用户想了解Spark和MapReduce在大数据处理框架中的区别。首先，我需要回顾一下两者各自的特点和架构。根据用户提供的引用资料，特别是引用[1]、[3]和[2]，Hadoop MapReduce和Spark都是处理大数据的流行工具，但它们在设计理念和性能上有显著不同。 首先，处理模型的不同。MapReduce是专门为批处理设计的，一次处理一个作业，前一个作业完成后才能开始下一个，这在引用[3]中有提到。而Spark支持批处理、流处理、交互式查询等多种处理模式，特别是通过内存计算提高速度，这一点应该作为主要区别之一。 然后，内存使用方面。MapReduce在每一步处理后将数据写入磁盘，导致较高的I/O开销。而Spark利用内存计算，将中间数据保留在内存中，减少了磁盘访问，从而提升了性能，尤其是在迭代算法中表现更好。需要确认引用中是否有相关支持，引用[3]提到Spark使用内存计算，而MapReduce是批处理。 接下来是延迟和性能。MapReduce适合处理超大规模数据但延迟较高，而Spark因为内存计算，延迟更低，适合需要快速响应的场景，比如实时处理。引用[3]指出Spark可以用于实时处理，而MapReduce只能批处理。 API和易用性方面，Spark提供了更丰富的API，如RDD、DataFrame等，支持Scala、Java、Python等多种语言，而MapReduce的API相对底层，编程更复杂。引用[4]提到API的稳定性和易用性，可能可以间接支持这一点，但需要具体到Spark的API特性。 容错机制的不同，MapReduce通过磁盘持久化实现容错，而Spark使用弹性分布式数据集（RDD）的血缘机制，通过重新计算丢失的分区来恢复数据，这也影响了它们的性能表现。 资源管理方面，两者都可以使用YARN，但Spark有自己的集群模式，而MapReduce依赖于YARN。引用[3]提到Spark使用自己的流处理API而不是YARN，这可能影响资源调度的灵活性。 另外，用户提供的引用[2]指出Spark需要仔细配置参数，如并行度和分区，而Flink需要注意内存分配。这可能意味着Spark在配置上更复杂，但具体到与MapReduce的比较，需要强调Spark的配置优化对性能的影响更大。 总结这些差异后，需要组织成结构清晰的回答，分点说明每个区别，并确保每个点都有引用支持。同时，生成的相关问题应该覆盖性能分析、优化方法、适用场景和容错机制等方面，帮助用户进一步探索。 在回答过程中，要确保使用正确的中文术语，LaTeX格式正确，变量和术语用$符号包裹，独立公式单独成段。例如，提到内存计算时可能需要公式，但根据用户问题，可能不需要数学公式，但需要保持格式正确。 最后，检查引用是否准确，每个引用标识对应正确的资料内容，避免错误引用。例如，引用[3]讨论的是批处理和实时处理，引用[1]是总体比较，引用[2]提到配置参数的影响，引用[4]涉及API的稳定性，但主要比较可能集中在引用[1]、[3]和[2]上。 现在需要将这些点整合成一个结构清晰、分点明确的中文回答，并生成相关问题，确保符合用户给出的格式要求和引用规范。</think>### Spark与MapReduce大数据处理框架对比 #### 一、核心架构差异 1. **处理模型** - **MapReduce** 采用纯批处理模型，作业之间完全独立，前一个任务完成后才能启动下一个任务[^3]。 - **Spark** 支持多模式处理（批处理、流处理、交互式查询），通过内存计算（In-Memory Computing）减少磁盘I/O，适合迭代式算法（如机器学习）[^1]。 2. **内存与磁盘使用** - **MapReduce** 每一步操作（Map/Reduce）后需将数据写入HDFS磁盘，导致高延迟。 - **Spark** 通过弹性分布式数据集（RDD）将中间数据保留在内存中，仅必要时持久化到磁盘，性能提升可达100倍。 $$ \text{处理时间} \propto \frac{\text{数据规模}}{\text{内存带宽}} \quad (\text{Spark内存计算优势}) $$ #### 二、性能与延迟 | 指标 | MapReduce | Spark | |---------------|-----------------|-------------------| | **任务延迟** | 分钟级 | 亚秒级（流处理） | | **适用场景** | 超大规模离线批处理 | 实时/近实时分析 | | **迭代任务** | 效率低（多次读写） | 高效（内存复用） | #### 三、API与易用性 - **MapReduce** 需手动编写Map/Reduce函数，代码复杂度高。 - **Spark** 提供多语言API（Scala/Python/Java）及高层抽象（如DataFrame、Spark SQL），支持声明式编程[^4]。 示例代码（WordCount对比）： ```python # Spark实现（Python） text_file = sc.textFile("hdfs://...") counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a,b: a+b) ``` ```java // MapReduce实现（Java） public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(...) { ... } // 需定义Map逻辑 } ``` #### 四、容错与资源管理 1. **容错机制** - MapReduce依赖HDFS副本机制，通过重新执行失败任务恢复数据。 - Spark通过RDD血缘（Lineage）追踪数据生成过程，仅需重新计算丢失的分区[^2]。 2. **资源调度** - 两者均支持YARN，但Spark可独立运行（Standalone模式）或与Mesos集成，灵活性更高[^3]。 #### 五、典型应用场景 - **MapReduce**：ETL清洗、历史日志分析（如Hadoop原生生态）。 - **Spark**：实时推荐系统（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、图计算（GraphX）。 ---
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