本篇文章为大家展示了怎么进行Spark和MapReduce的对比，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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下面给大家介绍Spark和MapReduce，并且能够在遇到诸如"MapReduce相对于Spark的局限性？"

首先  纠正一个误区  ：在浏览Spark官网时，经常能看到如下这张图：

从上图可以看出Spark的运行速度明显比Hadoop（其实是跟MapReduce计算引擎对比）快上百倍！相信很多人在初学Spark时，认为Spark比MapReduce快的第一直观概念都是由此而来，甚至笔者发现网上有些资料更是直接照搬这个对比，给初学者造成一个很严重的误区。

这张图是分别使用Spark和Hadoop运行逻辑回归机器学习算法的运行时间比较，那么能代表Spark运行任何类型的任务在相同的条件下都能得到这个对比结果吗？很显然是不对的，对于这个对比我们要知其然更要知其所以然。

首先，大多数机器学习算法的核心是什么？就是对同一份数据在训练模型时，进行不断的迭代、调参然后形成一个相对优的模型。而Spark作为一个基于内存迭代式大数据计算引擎很适合这样的场景，之前的文章《Spark RDD详解》也有介绍，对于相同的数据集，我们是可以在第一次访问它之后，将数据集加载到内存，后续的访问直接从内存中取即可。但是MapReduce由于运行时中间结果必然刷磁盘等因素，导致不适合机器学习等的迭代场景应用，还有就是HDFS本身也有缓存功能，官方的对比极有可能在运行逻辑回归时没有很好配置该缓存功能，否则性能差距也不至于这么大。

相对于MapReduce，我们为什么选择Spark  ，笔者做了如下总结  ：   

Spark   

1.集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算等于一体

2.基于内存迭代式计算，适合低延迟、迭代运算类型作业

3.可以通过缓存共享rdd、DataFrame，提升效率【尤其是SparkSQL可以将数据以列式的形式存储于内存中】

4.中间结果支持checkpoint，遇错可快速恢复

5.支持DAG、map之间以pipeline方式运行，无需刷磁盘

6.多线程模型，每个worker节点运行一个或多个executor服务，每个task作为线程运行在executor中，task间可共享资源

7.Spark编程模型更灵活，支持多种语言如java、scala、python、R，并支持丰富的transformation和action的算子

MapReduce      

1.适合离线数据处理，不适合迭代计算、交互式处理、流式处理

2.中间结果需要落地，需要大量的磁盘IO和网络IO影响性能

3.虽然MapReduce中间结果可以存储于HDFS，利用HDFS缓存功能，但相对Spark缓存功能较低效

4.多进程模型，任务调度(频繁申请、释放资源)和启动开销大，不适合低延迟类型作业

5.MR编程不够灵活，仅支持map和reduce两种操作。当一个计算逻辑复杂的时候，需要写多个MR任务运行【并且这些MR任务生成的结果在下一个MR任务使用时需要将数据持久化到磁盘才行，这就不可避免的进行遭遇大量磁盘IO影响效率】

虽然Spark相对于MapReduce有很多优势，但并不代表Spark目前可以完全取代MapReduce。

上述内容就是怎么进行Spark和MapReduce的对比，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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