mapreduce是apache hadoop中用於大規模資料集計算的平行計算框架，目前被廣泛應用於企業的離線資料處理上。但是因為種種原因，mapreduce的效能並不理想。而spark作為資料處理框架界的後起之秀，很多方面都超過了mapreduce。下面來列出mapreduce的不足以及spark對其的改進。
mapreduce:
spark：
當然，spark相比mapreduce還是有乙個明顯的缺點，就是記憶體的消耗是比較大的。在超大規模資料集離線計算並且時效性要求不高的情況下可以考慮優先使用mapreduce。
spark相比MapReduce的優勢
spark 比hadoop快的原因 資料本地性 排程優化 傳輸優化，最主要的是基於記憶體計算和引入了dag。hadoop的計算結果在磁碟中，spark是在記憶體中 資料計算任務需要多個步驟時，hadoop需要引入oozie等工具，但是spark有dag hadoop中，每乙個job 的計算結果都會儲...
spark相比hadoop的 優勢如下
1 中間結果輸出 基於mr的計算引擎通常會將中間結果輸出到磁碟上，進行儲存和容錯。處於任務管道承接的考慮，當一些查詢翻譯到mr任務時，旺旺會產生多個stage，而這些串聯的stage又依賴於底層檔案系統 如hdfs 來儲存每乙個stage的輸出結果。spark將執行模型抽象為通用的有向無環圖，dag...
Python基礎 高階函式 Map Reduce
map 函式接受2個引數 1.引數 函式 2.引數 iterable 示例 usr bin env python3 coding utf 8 map 函式的使用 轉換為字串 deffuntion x return str x deftest mlist 1,2,3,4,5 list 1,2,3,4,...