spark框架体系及spark和MR的区别

2019-12-11

Spark的框架体系

三个核心组件：SparkCore　　SparkSQL　　SparkStreaming

Spark有三种部署模式：Stanalone　　Yarn　　Messos

Spark和MapReduce之间区别 *****

1.Spark把运算中数据放到内存中，迭代计算效率会更高；MR的中间结果需要落地磁盘，所以大量的磁盘IO操作，会影响性能

2.Spark容错性高，它通过弹性分布数据集RDD来实现高容错，RDD是一组分布式存在节点内存中只读性的数据，这些集合是弹性，某一部分数据丢失或出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘来实现重建；MR的容错需要重新计算，成本高。

3.Spark更加通用，Spark提供了transformation和action这两大类多功能API，另外还有流式处理SparkStreaming模块，机器学习、图计算；MR只提供Map和Reduce方法，没有其他模块，MR其实是有机器学习的基本上没有人使用。

4.Spark框架的生态更加丰富，首先由RDD、血缘Lineage，执行时有有向无环图DAG，Stage划分等等，很多时候Spark作业需要在不同场景上运行，此时可以根据不同场景进行调优；MR计算框架相对简单，对性能也相对较弱，单运行稳定，适合长时间在后台运行。