spark為什么比mapreduce快？Spark和MapReduce都是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要技術(shù)，兩者都可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。然而，Spark在處理復(fù)雜任務(wù)的時(shí)候要比MapReduce更快，這主要有以下幾個(gè)方面的原因：

　　1. 內(nèi)存計(jì)算

　　MapReduce需要將所有的數(shù)據(jù)都保存在磁盤中，并且在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，需要將數(shù)據(jù)從磁盤中加載到內(nèi)存中進(jìn)行處理。這個(gè)過(guò)程會(huì)導(dǎo)致較長(zhǎng)的時(shí)間延遲。然而，Spark使用了內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都可以在內(nèi)存中進(jìn)行處理，因此能夠輕松地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，而且計(jì)算速度更快。

　　2. 并行處理

　　Spark在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，可以將一個(gè)單獨(dú)的任務(wù)拆分成多個(gè)小任務(wù)并行處理。而MapReduce的計(jì)算過(guò)程通常是單個(gè)作業(yè)處理一批數(shù)據(jù)集，所以難以實(shí)現(xiàn)并行處理，無(wú)法充分利用CPU和硬件的性能。

　　3. 運(yùn)行方式

　　MapReduce每次處理作業(yè)的時(shí)候都需要重新啟動(dòng)JVM，而Spark使用執(zhí)行器(Executor)在集群上動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存和CPU資源，減少了啟動(dòng)虛擬機(jī)的時(shí)間和開(kāi)銷，加快了處理速度。

　　4. 數(shù)據(jù)復(fù)用

　　在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，重復(fù)使用數(shù)據(jù)對(duì)提高計(jì)算的效率有非常重要的作用，因此，Spark將數(shù)據(jù)持久化到內(nèi)存或磁盤中以供后續(xù)的作業(yè)重用。這種數(shù)據(jù)復(fù)用的方法非常高效，使得Spark在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)更加高效。

　　總的來(lái)說(shuō)spark為什么比mapreduce快，Spark和MapReduce都是優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。然而，Spark采用的內(nèi)存計(jì)算、并行處理、動(dòng)態(tài)資源分配以及數(shù)據(jù)復(fù)用等技術(shù)，使得它在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時(shí)要比MapReduce快得多。這些技術(shù)的使用使得Spark非常適合于需要實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)、迭代和交互計(jì)算的應(yīng)用程序。這也是許多公司和組織采用Spark求解大數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的原因，例如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、社交網(wǎng)絡(luò)分析和互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦。