spark和mapreduce的相同

Spark和MapReduce都是用于大数据处理的工具，主要相同点如下：

1. 分布式处理：两者都支持分布式处理，可以将数据分成多个部分分别处理，从而提高处理效率。
2. 调度器：两者都有自己的任务调度器，可以把任务分配给不同的节点执行。
3. 可扩展性：两者都可以通过增加节点来提高处理能力。

但是两者也有一些不同点，例如：

1. 内存计算：Spark支持内存计算，可以将数据存储在内存中进行计算，而MapReduce则需要将数据写入磁盘后再进行计算。
2. 处理模型：Spark支持更多的处理模型，如流处理、批处理等，而MapReduce主要是针对批处理。
3. 编程模型：Spark使用的是基于内存的数据集（RDD）模型，而MapReduce使用的是基于磁盘的键值对模型。

相关问题

mapreduce和spark有何相同

MapReduce和Spark都是分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它们的共同点如下：

1. 分布式计算：MapReduce和Spark都采用了分布式计算的方式，可以将大规模的数据集分成多个小部分进行并行处理。

2. 可扩展性：MapReduce和Spark都可以通过增加计算节点来实现水平扩展，以处理更大规模的数据集。

3. 数据持久化：MapReduce和Spark都支持将数据持久化到磁盘上，以便后续的处理和分析。

4. 数据处理模型：MapReduce和Spark都采用了类似的数据处理模型，即将数据集分成多个小部分，对每个小部分进行处理，最后将结果合并起来。

虽然MapReduce和Spark有很多相同点，但是Spark相较于MapReduce有更好的性能和更多的功能特性，如内存计算和支持流数据处理等。

简述mapreduce和spark的的相同和区别

MapReduce和Spark都是分布式计算框架，它们的共同点是都可以处理大规模数据集。但是它们的实现方式和一些特性上有所不同。

相同点：

1. 分布式计算：MapReduce和Spark都是基于分布式计算的，可以有效地处理大规模数据集。

2. 数据处理：两者都可以对大规模数据进行处理，包括数据的清洗、转换、筛选等操作。

区别：

1. 实现方式：MapReduce是基于硬盘存储的，而Spark则是基于内存存储的。因此，Spark的计算速度更快，但是需要更多的内存。

2. 编程模型：MapReduce采用的是映射-归约模型，而Spark采用的是弹性分布式数据集（RDD）模型。

3. 处理能力：Spark比MapReduce更加灵活，可以处理更多类型的数据。

4. 实时计算：Spark支持实时计算，可以处理即时数据，而MapReduce则不支持。

5. 依赖管理：Spark可以处理复杂的依赖关系，而MapReduce则需要手动管理依赖关系。

总之，MapReduce和Spark都有各自的优势和适用场景，需要根据具体的需求来选择。