spark计算引擎为什么比mr快

Spark比MapReduce快的原因主要有以下几点：

1. 内存计算：Spark将中间数据存储在内存中，而MapReduce则需要将中间数据写入磁盘。内存计算比磁盘计算快得多，因此Spark比MapReduce更快。

2. 运算模式：Spark采用了基于内存的迭代计算模型，可以减少数据读写和网络传输的次数，提高了计算速度。

3. DAG调度：Spark使用DAG（有向无环图）调度，可以在任务之间进行更好的优化和任务调度，从而提高计算效率。

4. 数据分区：Spark可以将数据分成多个分区进行并行计算，而MapReduce则需要将整个数据集分成固定数量的块进行计算，因此Spark的计算效率更高。

综上所述，Spark比MapReduce更快是由于其内存计算、运算模式、DAG调度和数据分区等多方面原因所致。

相关问题

Hive3.0中mr执行引擎与Spark执行引擎的优缺点

Hive 3.0 提供了两种执行引擎：MapReduce (MR) 和 Spark。它们各有优势和劣势。

**MapReduce执行引擎（Hadoop MapReduce）优点：**
1. **成熟稳定**：MapReduce是Hadoop生态的核心组件，经过多年的优化和完善，对于大数据批处理任务有很好的支持。
2. **高容错性**：每个阶段都有备份机制，即使某个节点故障也能继续执行。
3. **简单易用**：Hive SQL语法相对直观，适合SQL背景的用户。

**MapReduce执行引擎（Hadoop MapReduce）缺点：**
1. **效率较低**：由于MapReduce的设计限制，对于迭代计算或实时查询性能较差。
2. **资源开销大**：启动一个新的MapReduce作业需要较多的初始化时间，对资源占用较高。
3. **延迟较高**：由于其顺序执行模型，不适合低延迟的数据处理需求。

**Spark执行引擎的优点：**
1. **高性能**：Spark基于内存计算，能提供更快的速度，特别适合交互式查询和实时流处理。
2. **弹性分布式数据集（RDD）**：允许更高效的并行计算和缓存机制。
3. **迭代计算能力强**：Spark支持迭代算法，如MLlib和Spark SQL，适合机器学习和复杂数据分析。

**Spark执行引擎的缺点：**
1. **学习曲线较陡峭**：相比Hive，Spark API和库更为复杂，需要一定的学习成本。
2. **资源管理**：Spark需要更多的内存和协调工作，对集群资源管理和配置要求较高。
3. **不适合所有场景**：对于一些简单的批处理任务，MR可能效率更高。

怎么检测hive的计算引擎

Hive的计算引擎可以通过hive-site.xml文件中的hive.execution.engine属性来检测。该属性指定了Hive使用的计算引擎，它可以有以下几个值：

1. mr：代表使用MapReduce计算引擎。

2. tez：代表使用Apache Tez计算引擎。

3. spark：代表使用Apache Spark计算引擎。

您可以通过以下方法来检查：

1. 在命令行使用hive -e "set hive.execution.engine;"命令，查看hive.execution.engine属性的值。

2. 在Hive的Web UI中，选择Configuration选项卡，然后搜索hive.execution.engine属性来查看其值。

3. 在hive-site.xml文件中查找hive.execution.engine属性，查看其值。该文件通常位于Hive的配置目录下。