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spark底層是mapreduce嗎?

來源:千鋒教育
發布人:wjy
時間: 2023-05-12 10:22:00 1683858120

  不準確,Spark 底層并不是基于 MapReduce。雖然 Apache Spark 在早期版本中使用了 Hadoop MapReduce 作為其計算引擎,但現在 Spark 已經發展成為一個獨立的大數據處理框架,具有自己的計算模型和執行引擎。

  與 MapReduce 相比,Spark 具有以下一些重要的區別和優勢:

  計算模型:

  MapReduce 是一種批處理模型,適用于離線的、批量的數據處理任務。它將數據分為 Map 階段和 Reduce 階段,通過映射和歸約操作進行數據處理。

spark底層是mapreduce嗎?

  Spark 提供了更加通用的計算模型,支持批處理和流式處理,以及交互式查詢和機器學習等任務。Spark 的計算模型基于彈性分布式數據集(RDD),它提供了更靈活的數據處理能力。

  內存計算:

  MapReduce 主要基于磁盤讀寫,數據需要頻繁地從磁盤讀取和寫入。這導致了較高的磁盤IO開銷和較長的任務執行時間。

  Spark 引入了內存計算的概念,可以將數據保留在內存中進行高速的數據操作和計算。這極大地提高了處理速度和性能,特別適用于迭代計算、交互式查詢和實時流處理。

  數據共享:

  MapReduce 的計算模型在每個階段之間需要將數據寫入磁盤并重新加載,無法高效地共享數據。這限制了復雜的數據處理和多次迭代計算的效率。

  Spark 的 RDD 模型允許數據在內存中進行共享和緩存,可以在多個操作之間高效地重用數據,避免了重復的讀寫操作,提升了性能。

  支持的編程語言:

  MapReduce 原生支持 Java,但對于其他編程語言如 Python 和 Scala,需要使用相應的擴展庫(如 Hadoop Streaming)來實現。

  Spark 提供了原生的 API 支持多種編程語言,包括 Java、Scala、Python 和 R,使得開發人員可以使用自己熟悉的語言來編寫 Spark 應用程序。

  雖然 Spark 不再依賴于 MapReduce,但它可以與 Hadoop 生態系統無縫集成,包括使用 Hadoop Distributed File System(HDFS)作為數據存儲,以及與 Hadoop YARN 集群管理器一起使用。

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