试列举mapreduce的几个缺陷，并说明Spark具备哪些优点？Spark采用什么机制实现这些优点的？

MapReduce的缺陷主要包括：

1. 只支持两个阶段的计算，即Map和Reduce，不够灵活；
2. 任务调度、数据传输、磁盘I/O等开销较大，导致运行效率较低；
3. 对于迭代式计算和交互式数据分析等场景，性能表现不佳。

相比之下，Spark具备以下优点：

1. 支持多种计算模式，包括MapReduce、SQL、流式计算、图计算等，更加灵活多样；
2. 在内存中进行数据处理，避免了频繁的I/O操作，计算效率更高；
3. 支持迭代式计算和交互式数据分析，性能表现更优。

Spark实现这些优点主要依靠以下两个机制：

1. RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）：RDD是Spark的核心数据结构，是一种可分区、可并行计算、容错的数据集合，支持多次计算操作，并且可以被缓存到内存中，提高计算效率。
2. DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）：基于RDD的DAG执行引擎，可以将计算任务分解为多个阶段，每个阶段的输入输出都是RDD，以便在计算过程中进行优化和调度，提高计算效率。

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试列举mapreduce的几个缺陷，并说明Spark具备哪些优点? Spark采用什么机制实现这些优点的?

MapReduce的几个缺陷包括：①I/O开销大，因为在Map和Reduce过程中需要频繁地读写磁盘；②不支持迭代计算；③任务调度和数据共享存在瓶颈；④只能处理离线数据，无法实时处理数据。

相比之下，Spark具有以下优点：①内存计算，减少了I/O开销；②支持迭代计算，便于机器学习等算法的实现；③任务调度和数据共享更加高效，可在内存中共享数据；④不仅支持离线数据处理，还能处理实时数据。

Spark实现这些优点的机制主要包括：①RDD（弹性分布式数据集），实现内存计算和数据共享；②DAG（有向无环图）调度，实现高效任务调度；③Spark Streaming，实现实时数据处理。

Spark是为了规避Hadoop MapReduce的缺陷而出现，试列举Hadoop MapReduce的几个缺陷，并说明Spark具备哪些优点？

Hadoop MapReduce的主要缺陷有：

1. 低效性：Hadoop MapReduce处理数据时，需要将数据写入磁盘，这会导致大量的磁盘读写，降低了效率。

2. 不适合迭代式计算：Hadoop MapReduce的计算模型是批处理，不支持迭代式计算，而很多机器学习和图计算算法都需要迭代计算。

3. 存储格式单一：Hadoop MapReduce只能处理HDFS上的数据，而且只支持一种存储格式，这限制了数据的灵活性。

4. 不支持实时处理：Hadoop MapReduce只能在批处理模式下运行，不能实时处理数据。

相比之下，Spark具备以下优点：

1. 高效性：Spark使用内存计算，能够将中间结果保存在内存中，避免了磁盘读写的开销，提高了效率。

2. 适合迭代式计算：Spark提供了RDD（弹性分布式数据集）的概念，能够缓存数据并重复使用，支持迭代计算。

3. 多种存储格式：Spark可以处理多种存储格式的数据，比如HDFS、HBase、Cassandra等，同时还支持各种数据源的读写，灵活性更高。

4. 支持实时处理：Spark提供了Spark Streaming模块，支持实时处理数据。

5. 易于使用：Spark提供了丰富的API和编程语言支持，用户可以使用Scala、Java、Python等编程语言编写Spark应用程序。

综上所述，Spark相比Hadoop MapReduce具有更高的效率、更好的数据处理能力、更灵活的数据源支持和更好的迭代计算能力。