spark的运算效率为何高于hadoop

Spark的运算效率高于Hadoop的原因主要有两点。首先，Spark将数据一直缓存在内存中，运算时直接从内存读取数据，只有在必要时，才将部分数据写入到磁盘中，避免了频繁的磁盘读写操作，从而提高了运算速度。其次，Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化器和物理执行引擎，在处理批量处理以及处理流数据时具有较高的性能。相比之下，Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第二次MapReduce运算时在从磁盘中读取数据，两次对磁盘的操作增加了多余的IO消耗，导致运算速度较慢。

相关问题

Hadoop为什么运算速度比较慢？

Hadoop的运算速度相对较慢，主要有以下几个原因：

1. 数据存储在分布式文件系统中，需要经过网络传输才能被处理，这会增加数据的读取和写入时间。

2. Hadoop采用了MapReduce的并行计算模型，Map任务和Reduce任务之间需要进行数据的排序、分组等操作，这也会增加运算的时间。

3. Hadoop使用Java语言编写，由于Java的解释性质和垃圾回收机制，会使得运行时间相对较长。

4. Hadoop的设计初衷是处理大规模数据，并不适合处理实时数据，因此在处理实时数据时运算速度也会比较慢。

为了提高Hadoop的运算速度，可以采取以下措施：

1. 优化数据存储和传输，例如采用更快速的网络传输协议，或者使用更快速的存储设备。

2. 采用更高效的算法和数据结构来优化MapReduce计算过程。

3. 使用更高效的编程语言编写Hadoop程序，例如使用C++等语言。

4. 使用更高级的Hadoop技术和工具，例如Tez、Spark等，来提高运算速度。

Hadoop中Shark有什么用

Shark是一种基于Hadoop和Spark的数据仓库系统，它可以使用SQL语言来查询和分析大规模的数据集。与传统的关系型数据库不同，Shark可以运行在 Hadoop 和 Spark 上，可以处理 PB 级别的数据集。Shark的核心思想是将 SQL 查询转换为基于Spark的运算，这能够提高查询速度。因此，Shark可以广泛应用于大规模数据处理以及业务分析等领域。