spark到reduce hadoop与spark的区别是什么？
hadoop与spark的区别是什么？
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请看下面这张图：
狭义的Hadoop 也就是最初的版本：只有HDFS Map Reduce
后续出现很多存储，计算，管理 框架。
如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。
Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。
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mesos、k8s和spark之间的联系和区别是什么？
Mesos、K8s之间有关系，简单地说有竞争关系，都是用来进行容器编排的，是容器技术的关键组件。Mesos比K8s出道早，一度受到市场热捧，不过，K8s有Google撑腰很快就盖过了Mesos，而且战胜了Docker的自己Swarm，今天K8s已经是容器编排的事实标准了。
Spark是大数据领域的一款软件，最早是作为Hadoop的竞争对手出现，如今已经与Hadoop整合在一起了。它和Mesos、K8s没有直接关系。如果非要说有，就是都是开源软件。
MapReduce和Spark的区别是什么？
谢邀回答
首先分别来说一下两者
MapReduce 是hadoop 的分布式运算编程框架
核心功能将用户编写的逻辑代码和自带组件整合成一个程序，并发运行在hadoop集群是上，核心组件是mrAppmaster mapTask ReduceTask
Spark是mapReduce的替代方案，兼容HDFS、Hive，可融入hadoop的生态系统
两者区别
1.spark比MapReduce要快
基于内存的运算，比MapReduce快100倍以上
基于硬盘的运算，快10倍以上
2.spark支持流式和离线两者运算
MapReduce只支持离线运算
3.MapReduce本身没有资源调度系统，必须运行在yarn等资源系统上
spark本身集成资源调度，以standalone方式可运行在自身的Master 和worker上，也可以运行在yarn上
篇幅有限就先介绍到这里，欢迎大家留言评论
spark到reduce mapreduce过程 spark取代MapReduce
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