MapReduce和Spark的區別

MapReduce和Spark都是所謂的框架，因為它們使得在大型資料分析領域構建旗艦產品成為可能。Apache軟體基金會負責將這些框架作為開源專案進行維護。

MapReduce，也稱為Hadoop MapReduce，是一個允許編寫應用程式的框架，這些應用程式反過來又允許以分散式形式在叢集上處理大量資料，同時保持容錯性和可靠性。MapReduce模型透過將術語“MapReduce”分解成其組成部分“Map”（指在過程中必須首先執行的操作）和“Reduce”（描述必須最後執行的操作）來構建。

另一方面，Spark是一個也用於跨計算機叢集處理大量資料分析應用程式的框架。它也被稱為“統一分析引擎”，這是此類軟體的另一個常用名稱。

什麼是MapReduce？

在用於分散式計算的Hadoop框架內，MapReduce是一個基於Java的程式設計模型。它允許訪問儲存在Hadoop檔案系統（HDFS）中的大量資料。這是一種組織計算的方式，使其易於在多臺機器上執行。

MapReduce能夠在Hadoop叢集的潛在數十萬臺伺服器上實現大規模擴充套件。此功能使編寫分散式、可擴充套件的作業變得非常容易。它過濾工作並將其分配到叢集中的各個節點或對映，這兩者都是它提供的極其重要的功能。

MapReduce用於在由多臺計算機組成的叢集上進行大規模資料分析。通常，MapReduce框架包含一個三步過程，稱為Map、Shuffle和Reduce。

什麼是Apache Spark？

Spark是一個開源的大資料處理框架，速度極快，被廣泛認為是處理大量資料的MapReduce框架的繼任者。Spark是對Hadoop的MapReduce程式的增強，用於處理大量資料。

Spark提供了一種快速簡便的方法來分析整個計算機叢集中的大量資料，使其成為需要處理大量資料的企業的理想解決方案。它是一個用於大資料和機器學習的統一分析引擎，可以支援多種語言。由於其統一的程式設計模型，它是開發人員處理資料密集型分析應用程式的最佳選擇。

MapReduce和Spark的區別

下表突出顯示了MapReduce和Spark之間的主要區別：

比較依據MapReduceSpark
產品的類別我們在引言中瞭解到，MapReduce主要是一個數據處理引擎，因為它能夠處理資料，因此是一個數據處理引擎。另一方面，Spark是一個為整個分析解決方案或應用程式提供動力的框架；這一特性使其成為資料科學家使用Spark作為資料分析引擎的合乎邏輯的選擇。
框架的效能和資料處理在MapReduce中，處理速度會減慢，因為讀取和寫入操作是從磁碟進行的，並寫入磁碟。這導致處理速度變慢。Spark除了減少讀/寫週期外，還最大限度地減少了儲存在記憶體中的資料量，這使得它能夠快十倍。但是，如果資料無法儲存在記憶體中，Spark的效能可能會顯著下降。
延遲由於MapReduce的效能低於Spark，因此它在計算中具有更高的延遲。由於Spark的速度更快，開發人員可以利用其低延遲的處理能力。
框架的可管理性由於MapReduce只是一個批處理引擎，因此所有其他元件都需要同時獨立管理，這使得維護變得困難。Spark是一個完整的資料分析引擎，能夠在同一個叢集下執行批處理、互動式流處理和其他類似元件，從而更易於管理。
即時分析由於MapReduce主要開發用於批處理，因此當應用於需要即時分析的用例時，它效率不高。Spark允許有效地管理和處理來自即時資料流（如Facebook、Twitter和其他類似平臺）的資料。
互動模式MapReduce不提供互動模式選項。Spark提供了資料處理中的互動性功能。
安全由於MapReduce可以訪問Hadoop安全中包含的所有元素，因此可以輕鬆地將其與各種其他Hadoop安全專案結合使用。ASL也可以與MapReduce一起使用。Spark的安全預設情況下處於關閉狀態，如果無人照看，可能會導致嚴重的安全性漏洞。在身份驗證方面，Spark中唯一可用的方法是共享金鑰密碼方法。
容錯性如果MapReduce過程出現故障，由於它使用硬碟而不是RAM，因此該過程能夠從其停止的點重新開始。由於Spark依賴於RAM的使用，因此它不如MapReduce容錯，因為如果Spark過程出現故障，需要從頭開始處理。

結論

總之，MapReduce和Spark之間存在一些相似之處，例如它們都用於處理大量資料池；但是，關於哪一個更好，沒有明確的答案。哪一個更好的答案取決於我們試圖解決的問題陳述，我們必須選擇最適合特定情況的那個。

更新於：2022年7月25日

2K+ 瀏覽量

開啟你的職業生涯

透過完成課程獲得認證

開始學習
廣告