spark计算引擎为什么比mr快
时间: 2023-10-27 12:23:57 浏览: 56
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
spark为什么比Mapreduce快
Spark比MapReduce快的原因有以下几个方面:
1. 内存计算:Spark将数据存储在内存中进行计算,而MapReduce需要将数据存储在磁盘中进行计算,因此Spark的计算速度更快。
2. DAG调度:Spark通过DAG调度引擎将任务划分为多个阶段,每个阶段都可以并行执行,从而提高了计算效率。
3. 数据分区:Spark将数据划分为多个分区进行计算,每个分区可以在不同的节点上并行处理,提高了并行度和计算效率。
4. 内置的高级API:Spark提供了许多高级API,如Spark SQL、Spark Streaming等,可以方便地进行复杂的数据处理和分析。
5. 更好的资源管理:Spark使用YARN或Mesos等资源管理器,可以更好地管理和利用集群资源,提高了计算效率。
spark为什么比mapreduce快
Spark比MapReduce快的主要原因有以下几个方面:
1. 内存计算:Spark的计算模型使用内存计算,可以将数据缓存在内存中,避免了频繁的磁盘读写操作,因此Spark的计算速度相比于MapReduce更快。
2. DAG任务调度:Spark将作业划分为多个阶段,形成DAG(Directed Acyclic Graph)有向无环图,并在调度时优化DAG图,这样可以使任务之间的依赖关系更清晰,从而避免了MapReduce的一些瓶颈问题,提高了计算效率。
3. 运行模式:Spark可以在多种模式下运行,如单机模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式等,而MapReduce只能在Hadoop平台上运行,因此Spark在计算资源的灵活利用方面更具优势。
总的来说,Spark采用内存计算、DAG任务调度和多运行模式等策略,使得它比MapReduce更快速高效。