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十分耕耘，一定会有一分收获！1、Spark 基于内存进行数据处理，适合数据量大，对实时性要求不高的场合。 2、Hadoop要求每个步骤的数据序列化到磁盘，I/O成本高，导致交互分析迭代算法开销很大。
- Hadoop的MapReduce表达能力有限，所有计算都要转换成 Map和Reduce两个操作，不能适用于所有场景，对于复杂的数据处理过程难以描述。
- Spark的计算模式也属于MapReduce类型，但Spark不仅提供了 Map 和 Reduce操作，还包括了 Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey等多种转换操作，以及Count、Collect、Reduce等行为操作。Spark基于DAG(有向无环图)的任务调度执行机制比Hadoop Mapreduce 的迭代执行机制更优越！
2023-04-25 10:55:44赞同 1 展开评论 打赏
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