Spark与MR异同

末蓝、 2023-08-17 15:19 104阅读 0赞

*  **资源粒度**
    
     *  MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束
     *  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
     *  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，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：
        
         *  local：本地运行
         *  standalone：使用Spark自带的资源管理框架，运行spark的应用
         *  yarn：将spark应用类似mr一样，提交到yarn上运行
         *  mesos：类似yarn的一种资源管理框架

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