spark為什么比mapreduce快？

首先澄清幾個誤區(qū)：

1：兩者都是基于內存計算的，任何計算框架都肯定是基于內存的，所以網上說的spark是基于內存計算所以快，顯然是錯誤的

2;DAG計算模型減少的是磁盤I/O次數(shù)（相比于mapreduce計算模型而言），而不是shuffle次數(shù)，因為shuffle是根據數(shù)據重組的次數(shù)而定，所以shuffle次數(shù)不能減少

所以總結spark比mapreduce快的原因有以下幾點：

1：DAG相比hadoop的mapreduce在大多數(shù)情況下可以減少磁盤I/O次數(shù)

因為mapreduce計算模型只能包含一個map和一個reduce,所以reduce完后必須進行落盤，而DAG可以連續(xù)shuffle的，也就是說一個DAG可以完成好幾個

mapreduce，所以dag只需要在最后一個shuffle落盤，就比mapreduce少了，總shuffle次數(shù)越多，減少的落盤次數(shù)就越多

2：spark shuffle 的優(yōu)化

mapreduce在shuffle時默認進行排序，spark在shuffle時則只有部分場景才需要排序（bypass技師不需要排序），排序是非常耗時的，這樣就可以加快shuffle速度

3：spark支持將需要反復用到的數(shù)據進行緩存

所以對于下次再次使用此rdd時，不再再次計算，而是直接從緩存中獲取，因此可以減少數(shù)據加載耗時，所以更適合需要迭代計算的機器學習算法

4：任務級別并行度上的不同

mapreduce采用多進程模型，而spark采用了多線程模型，多進程模型的好處是便于細粒度控制每個任務占用的資源，但每次任務的啟動都會消耗一定的啟動時間，即mapreduce的map task 和reduce task是進程級別的，都是jvm進程，每次啟動都需要重新申請資源，消耗不必要的時間，而spark task是基于線程模型的，通過復用線程池中的線程來減少啟動，關閉task所需要的開銷（多線程模型也有缺點，由于同節(jié)點上所有任務運行在一個進行中，因此，會出現(xiàn)嚴重的資源爭用，難以細粒度控制每個任務占用資源）

審核編輯 黃宇