Spark和MR的区别

自己总结

• MR是基于进程，spark是基于线程
• Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的
• MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束
• 所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接启动，不需要再重新申请资源

• 速度

spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；MR的中间结果需要落地，需要保存到磁盘，这样必然会有磁盘IO操作，影响性能

• 容错性

spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点内存中的只读性质的数据集，这些集合石弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘关系来实现重建；MR的话容错可能只能重新计算了，成本较高

•  适用面

spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能的api，另外还有流式处理sparkstreaming模块，图计算GraphX等；MR只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏

• 框架和生态

 Spark框架和生态更为复杂，首先由RDD、血缘lineage、执行时的有向无环图DAG、stage划分等等，

很多时候spark作业都需要根据不同的业务场景的需要进行调优，以达到性能要求，MR框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行

• 运行环境：

MR运行在YARN上，

spark

1. local：本地运行
2. standalone：使用Spark自带的资源管理框架，运行spark的应用
3. yarn：将spark应用类似mr一样，提交到yarn上运行
4. mesos：类似yarn的一种资源管理框架

 参考博客

原文：https://blog.csdn.net/zx8167107/article/details/79086864