spark 为什么比MR快

Spark相较于Hadoop MapReduce（MR）更快主要有以下几个原因：

1. **内存计算**：Spark将数据主要存储在内存中，而不是频繁地从硬盘读取。这意味着对于重复性操作，它能够显著减少I/O开销，提升速度。而MapReduce倾向于将数据拉回磁盘进行处理，这在大规模数据下效率较低。

2. **迭代计算**：Spark支持迭代计算，例如机器学习算法，可以多次迭代处理数据，而不需要每次都从头开始，这样减少了不必要的重复工作。

3. **计算图优化**：Spark构建了一种基于图的计算模型，允许数据倾斜时动态调整任务分配，提高了整体执行效率。相比之下，MR通常是静态划分数据的。

4. **持续运行模式**：Spark的Worker进程可以在空闲时间接收新的任务，保持较高的活跃度，避免了MR的启动延迟。

5. **容错性**：虽然两者都具备一定的容错性，但Spark的容错机制更智能，能够更有效地恢复失败的任务。

6. **并行性**：Spark通过行式分区（Row-based partitioning）和宽依赖（wide dependencies）的优化，能更好地利用集群资源，提高任务并行度。

综上，Spark通过其内存计算、迭代处理和优化的计算模型，在处理大规模数据时展现出更高的吞吐量和更低的延迟，使得它在大数据处理场景中相对MR更为高效。

相关问题

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。

mr和spark区别

MR和Spark有一些关键的区别。首先，MR是一种多进程的计算框架，而Spark是一种多线程的计算框架。在MR中，所有的计算结果都需要落地到磁盘上，而Spark则可以将结果和中间结果持久化到内存中，以提高计算速度。这使得Spark在频繁读写中间结果的迭代计算中表现得更加出色。另外，Spark还具有更强大的内置功能和优化策略，使得它在大数据计算中更受欢迎。总之，MR和Spark在设计和计算模型上有很大的差异，需要根据具体的需求和场景来选择使用。