Spark相对于MapReduce的优势

• MapReduce存在的问题

1. MapReduce框架局限性

• 　　1）仅支持Map和Reduce两种操作

• 　　2）处理效率低效。

  　　　　a）Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大;
  　　　　b）无法充分利用内存
  　　　　c）Map端和Reduce端均需要排序

• 　　3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析)

2. MapReduce编程不够灵活

-　　1）尝试scala函数式编程语言

Spark

• 高效(比MapReduce快10~100倍)

  　　1）内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销
  　　2）DAG引擎，减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销
  　　3）使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作

• 易用
  　　1）提供了丰富的API，支持Java，Scala，Python和R四种语言
  　　2）代码量比MapReduce少2~5倍
• 与Hadoop集成 读写HDFS/Hbase 与YARN集成
• 丰富的API（Java、Scala、Python、R四种语言，sort、join等高效算子）
• DAG执行引擎，中间结果不落盘
• 线程池模型减少task启动开销
• 充分利用内存，减少磁盘IO
• 避免不必要的排序操作
• 适合迭代计算，比如机器学习算法

容错：

• 1.当执行中途失败时，MapReduce会从失败处继续执行，因为它是依赖于硬盘驱动器的。
• 但是Spark就必须从头开始执行，这样MapReduce相对节省了时间。