简述mapreduce和spark的的相同和区别

MapReduce和Spark都是分布式计算框架，它们的共同点是都可以处理大规模数据集。但是它们的实现方式和一些特性上有所不同。

相同点：

1. 分布式计算：MapReduce和Spark都是基于分布式计算的，可以有效地处理大规模数据集。

2. 数据处理：两者都可以对大规模数据进行处理，包括数据的清洗、转换、筛选等操作。

区别：

1. 实现方式：MapReduce是基于硬盘存储的，而Spark则是基于内存存储的。因此，Spark的计算速度更快，但是需要更多的内存。

2. 编程模型：MapReduce采用的是映射-归约模型，而Spark采用的是弹性分布式数据集（RDD）模型。

3. 处理能力：Spark比MapReduce更加灵活，可以处理更多类型的数据。

4. 实时计算：Spark支持实时计算，可以处理即时数据，而MapReduce则不支持。

5. 依赖管理：Spark可以处理复杂的依赖关系，而MapReduce则需要手动管理依赖关系。

总之，MapReduce和Spark都有各自的优势和适用场景，需要根据具体的需求来选择。

相关问题

简述mapreduce和yarn

MapReduce是一种编程模型和一个分布式计算框架，由Google开发并开源，主要用于大规模数据集的并行处理。它将复杂的计算任务分解成一系列简单的“map”和“reduce”步骤，使得数据可以在集群上分布式地处理。Map阶段对输入数据进行分割，应用用户提供的映射函数；Reduce阶段则将中间结果合并，应用用户指定的聚合函数。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个重要组件，全称为“ Yet Another Node Manager”，是Hadoop 2.x版本引入的新资源管理器。

YARN的主要功能是将Hadoop的计算资源抽象成统一的资源池，它替代了早期版本中的单一进程ResourceManager。YARN的设计允许系统同时运行多个应用程序，并能够动态调整资源分配，提高了集群的利用率和灵活性。YARN包括三个关键组件：
- **NodeManager**: 运行在每个节点上的进程，负责监控本地资源，管理和调度容器（container）给各个申请资源的应用。
- **ResourceManager (RM)**: 负责全局的资源调度，协调跨节点的资源分配，以及维护队列信息。
- **ApplicationMaster (AM)**: 每个MapReduce作业启动后都会创建一个AM，它与RM通信，请求所需的资源，然后控制作业的具体执行过程。

简而言之，MapReduce是处理大数据的任务，而YARN则是提供了一个可扩展的平台来支持MapReduce和其他计算框架（如Spark）在Hadoop环境下的运行。

简述Spark与MapReduce的区别

Spark和MapReduce是两种大数据处理框架，它们都可以在集群上分布式处理数据，但是在以下几个方面有所不同：

1. 数据处理方式：MapReduce采用经典的Map和Reduce计算模式，而Spark采用RDD（弹性分布式数据集）模型，可以在内存中进行高效计算，速度更快。

2. 内存管理：MapReduce的内存管理基于磁盘，而Spark则通过内存缓存和数据共享来优化计算性能，可以将数据保留在内存中，从而加速数据处理。

3. 执行速度：由于Spark采用内存计算，因此比MapReduce更快，尤其是对于迭代式计算和机器学习等需要多次迭代的工作负载，Spark的速度更加显著。

4. 可扩展性：Spark比MapReduce更加可扩展，因为它可以同时处理多种工作负载，包括批处理、流处理和交互式查询等。

5. 编程模型：Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R等，而MapReduce基本上只支持Java。

总之，Spark是一种新一代的大数据处理框架，具有比MapReduce更快、更灵活和更易于使用的特点。