sparkmap和reduce MapReduce和Spark的区别是什么？

MapReduce和Spark的区别是什么？

MapReduce是Hadoop的分布式计算编程框架

其核心功能是将用户编写的逻辑代码和自己的组件集成到一个程序中，在Hadoop集群上并发运行。核心组件是mrappmaster maptask Reducetask

spark是MapReduce的替代品，兼容HDFS和hive，可以集成到Hadoop生态系统中

它们之间的区别

1。Spark比MapReduce快

基于内存的计算比MapReduce快100多倍

基于硬盘的计算比MapReduce快10多倍

2。Spark支持流媒体和离线计算

MapReduce只支持离线计算

3。MapReduce没有资源调度系统，它必须在诸如yarn之类的资源系统上运行

spark本身集成了资源调度，并且可以在独立模式下在自己的主进程和工作进程上运行，或者在yarn上运行

空间有限，所以让我们首先在这里介绍它。欢迎留言

不允许通过reduce output将数据输出到多个目录。您可以将reduce的输出设置为no output。您可以在reducer类的configure（）方法中创建一个将数据输出到HDFS的流，然后在reduce（）方法中将数据输出到HDFS流，最后在close（）方法中关闭输出流

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