MapReduce和Spark的区别

MapReduce和Spark都是所谓的框架，因为它们使得在大型数据分析领域构建旗舰产品成为可能。Apache软件基金会负责将这些框架作为开源项目进行维护。

MapReduce，也称为Hadoop MapReduce，是一个允许编写应用程序的框架，这些应用程序反过来又允许以分布式形式在集群上处理大量数据，同时保持容错性和可靠性。MapReduce模型通过将术语“MapReduce”分解成其组成部分“Map”（指在过程中必须首先执行的操作）和“Reduce”（描述必须最后执行的操作）来构建。

另一方面，Spark是一个也用于跨计算机集群处理大量数据分析应用程序的框架。它也被称为“统一分析引擎”，这是此类软件的另一个常用名称。

什么是MapReduce？

在用于分布式计算的Hadoop框架内，MapReduce是一个基于Java的编程模型。它允许访问存储在Hadoop文件系统（HDFS）中的大量数据。这是一种组织计算的方式，使其易于在多台机器上执行。

MapReduce能够在Hadoop集群的潜在数十万台服务器上实现大规模扩展。此功能使编写分布式、可扩展的作业变得非常容易。它过滤工作并将其分配到集群中的各个节点或映射，这两者都是它提供的极其重要的功能。

MapReduce用于在由多台计算机组成的集群上进行大规模数据分析。通常，MapReduce框架包含一个三步过程，称为Map、Shuffle和Reduce。

什么是Apache Spark？

Spark是一个开源的大数据处理框架，速度极快，被广泛认为是处理大量数据的MapReduce框架的继任者。Spark是对Hadoop的MapReduce程序的增强，用于处理大量数据。

Spark提供了一种快速简便的方法来分析整个计算机集群中的大量数据，使其成为需要处理大量数据的企业的理想解决方案。它是一个用于大数据和机器学习的统一分析引擎，可以支持多种语言。由于其统一的编程模型，它是开发人员处理数据密集型分析应用程序的最佳选择。

MapReduce和Spark的区别

下表突出显示了MapReduce和Spark之间的主要区别：

比较依据MapReduceSpark
产品的类别我们在引言中了解到，MapReduce主要是一个数据处理引擎，因为它能够处理数据，因此是一个数据处理引擎。另一方面，Spark是一个为整个分析解决方案或应用程序提供动力的框架；这一特性使其成为数据科学家使用Spark作为数据分析引擎的合乎逻辑的选择。
框架的性能和数据处理在MapReduce中，处理速度会减慢，因为读取和写入操作是从磁盘进行的，并写入磁盘。这导致处理速度变慢。Spark除了减少读/写周期外，还最大限度地减少了存储在内存中的数据量，这使得它能够快十倍。但是，如果数据无法存储在内存中，Spark的性能可能会显着下降。
延迟由于MapReduce的性能低于Spark，因此它在计算中具有更高的延迟。由于Spark的速度更快，开发人员可以利用其低延迟的处理能力。
框架的可管理性由于MapReduce只是一个批处理引擎，因此所有其他组件都需要同时独立管理，这使得维护变得困难。Spark是一个完整的数据分析引擎，能够在同一个集群下执行批处理、交互式流处理和其他类似组件，从而更易于管理。
实时分析由于MapReduce主要开发用于批处理，因此当应用于需要实时分析的用例时，它效率不高。Spark允许有效地管理和处理来自实时数据流（如Facebook、Twitter和其他类似平台）的数据。
交互模式MapReduce不提供交互模式选项。Spark提供了数据处理中的交互性功能。
安全由于MapReduce可以访问Hadoop安全中包含的所有元素，因此可以轻松地将其与各种其他Hadoop安全项目结合使用。ASL也可以与MapReduce一起使用。Spark的安全默认情况下处于关闭状态，如果无人照看，可能会导致严重的安全性漏洞。在身份验证方面，Spark中唯一可用的方法是共享密钥密码方法。
容错性如果MapReduce过程出现故障，由于它使用硬盘而不是RAM，因此该过程能够从其停止的点重新开始。由于Spark依赖于RAM的使用，因此它不如MapReduce容错，因为如果Spark过程出现故障，需要从头开始处理。

结论

总之，MapReduce和Spark之间存在一些相似之处，例如它们都用于处理大量数据池；但是，关于哪一个更好，没有明确的答案。哪一个更好的答案取决于我们试图解决的问题陈述，我们必须选择最适合特定情况的那个。

更新于：2022年7月25日

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