spark与mapreduce的最大区别和spark原理

参考文档:https://files.cnblogs.com/files/han-guang-xue/spark1.pdf

Spark的具体操作详见参考文档！！！（这个是重点）

Mapreduce和spark是数据处理层两大核心，了解和学习大数据必须要重点掌握的环节，根据自己的经验和大家做一下知识的分享。

 

 

首先了解一下Mapreduce，它最本质的两个过程就是Map和Reduce，Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换，比如说进行截取，进行过滤，或者任何的转换操作，这些一对一的元素转换就称作是Map；Reduce主要就是元素的聚合，就是多个元素对一个元素的聚合，比如求Sum等，这就是Reduce。

Mapreduce是Hadoop1.0的核心，Spark出现慢慢替代Mapreduce。那么为什么Mapreduce还在被使用呢？因为有很多现有的应用还依赖于它，它不是一个独立的存在，已经成为其他生态不可替代的部分，比如pig，hive等。

尽管MapReduce极大的简化了大数据分析，但是随着大数据需求和使用模式的扩大，用户的需求也越来越多：

1.    更复杂的多重处理需求（比如迭代计算, ML, Graph）；

2.    低延迟的交互式查询需求（比如ad-hoc query）

而MapReduce计算模型的架构导致上述两类应用先天缓慢，用户迫切需要一种更快的计算模型，来补充MapReduce的先天不足。

    Spark的出现就弥补了这些不足，我们来了解一些Spark的优势：

1.每一个作业独立调度，可以把所有的作业做一个图进行调度，各个作业之间相互依赖，在调度过程中一起调度，速度快。

2.所有过程都基于内存，所以通常也将Spark称作是基于内存的迭代式运算框架。

3.spark提供了更丰富的算子，让操作更方便。

4.更容易的API：支持Python，Scala和Java

其实spark里面也可以实现Mapreduce，但是这里它并不是算法，只是提供了map阶段和reduce阶段，但是在两个阶段提供了很多算法。如Map阶段的map, flatMap, filter, keyBy，Reduce阶段的reduceByKey, sortByKey, mean, gourpBy, sort等。