spark mapreduce

引言 ：和 Hadoop 一样，Spark 提供了一个 Map/Reduce API（分布式计算）和分布式存储。二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。 大数据对一些数据科学团队来说是 主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大

文 | 谭杨摘要Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时spark也

比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm； 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者

通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce，但最新的对决显示MapReduce在某些方面也有胜场，而且数据规模越大优势越大。Apache Spark是当今最火爆的大数据处理框架。通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce，且更加容易使用，而且Spark已经拥有一个庞大的用户和贡献者社