谈到 Spark,我们总是强调它比 Hadoop 更高效。为什么它可以更高效呢?是因为它优先使用内存存储?还是因为它拥有比 MapReduce 更简单高效的计算模型?

与 Hadoop 作业的区别

我们知道在 Hadoop 中,一个作业(Job)可以有一个或多个Task,Task 又可以分成 Map Task 和 Reduce Task。每个Task 分别在自己的进程中运行,Hadoop 中一个 Task 就是一个进程,其模型如下:



在 Spark 中,同样有作业(Job)的概念。一个 Application 和一个 SparkContext 相关联,每个Application 可以有一个或多个 Job并行运行。每个 Job 中包含多个 stage,stage 中

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