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spark 和MapReduce的关系

时间: 2023-04-09 21:02:05 浏览: 115

Sparkvs.MapReduce时间节约66%，计算节约40%

本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDWSpark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDWSpark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDWSpark平台基于社区最新Spark版本进行深

Spark 和 MapReduce 都是大数据处理的框架，但是它们的设计思路和实现方式有所不同。Spark 可以看作是 MapReduce 的升级版，它在处理速度、内存管理、数据处理方式等方面都有所改进和优化。同时，Spark 还支持更多的数据处理方式，比如流式处理、机器学习等。因此，Spark 和 MapReduce 可以相互补充，也可以替代彼此。

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