spark大数据处理pdf

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简述信息一览：

hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

Hadoop和Spark的异同差异：数据处理方式： Hadoop主要基于批处理，处理大规模数据集，适用于离线数据分析；Spark则支持批处理、流处理和图计算，处理速度更快，适用于实时数据分析。

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Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。

Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

Spark作为Hadoop的增强版，具有许多优势。在内存处理、数据保留和任务调度方面，Spark优于Hadoop的MapReduce。Spark通过有向无环图（DAG）调度任务，支持容错，允许记录的操作在先前状态的数据上重新应用。在六个关键上下文中，Hadoop和Spark展现出各自的优势。

（图片来源网络，侵删）

当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。 \\ Spark相对于Hadoop的MapReduce而言，确乎要跑得迅捷许多。

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