spark是基于内存进行数据处理的,MapReduce是基于磁盘进行数据处理的 MapReduce的设设计:中间结果保存在文件中,提高了可靠性,减少了内存占用。但是牺牲了性能。
除了设计理念和架构层面(内存计算和DAG),spark在后续的优化过程中不断进行优化,比如专门启动了一个钨丝计划(tungsten),钨丝计划主要涉及三块:(1)Memory Management and Binary Processing,(2)Cache-aware computation,(3)Code generation,可以查看blog:https://databricks.com/glossary/tungsten
1)基于内存计算,减少低效的磁盘交互;
2)高效的调度算法,基于DAG;
3)容错机制Linage,精华部分就是DAG和Lingae
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