spark与mapreduce的区别

　　spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了mapreduce明显的缺陷，具体表现在以下几方面：

　　1.spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代过程中的数据落地，能够实现数据高效共享，迭代运算效率高。mapreduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的，这样必然影响整体运行速度。

　　  2.spark容错性高。spark支持DAG图的分布式并行计算（简单介绍以下spark DAG：即有向无环图，描述了任务间的先后依赖关系，spark中rdd经过若干次transform操作，由于transform操作是lazy的，因此，当rdd进行action操作时，rdd间的转换关系也会被提交上去，得到rdd内部的依赖关系，进而根据依赖，划分出不同的stage。），它引进rdd弹性分布式数据集的概念，它是分布在一组节点中的只读对象集合，如果数据集一部分数据丢失，则可以根据血统来对它们进行重建；另外在RDD计算时可以通过checkpoint来实现容错，checkpoint有两种方式，即checkpiont data 和logging the updates。

　　3.spark更加通用。hadoop只提供了map和reduce两种操作，spark提供的操作类型有很多，大致分为转换和行动操作两大类。转换操作包括：map,filter,flatmap,sample,groupbykey,reducebykey,union,join,cogroup,mapvalues,sort,partitionby等多种操作，行动操作包括：collect,reduce,lookup和save等操作

这里要注意：spark 操作实际分为四类：

　　a.创建操作：用于创建RDD。RDD创建只有两种方法，一种是读取外部文件和内存集合，另一种是通过transform转换操作生成。

　　b.转换操作：将RDD通过一定的操作转换成新的RDD。RDD的转换操作是惰性操作，它只是定义了一个新的RDD，并没有立即执行。

　　c.控制操作：进行RDD持久化，科技将RDD按不同的存储策略保存在磁盘或内存中，比如cache接口默认将RDD缓存在内存中。

　　d.行动操作：能够触发spark运行的操作，举个栗子，对RDD进行COLLECT就是行动操作。spark中的行动操作分为两类，一类的操作结果是变成scala集合或变量，另一类是将RDD保存到外部文件系统或数据库中。