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Hadoop和spark的性能有何區別。

如果說Hadoop是一家大型包工隊，我們可以通過它組織人員進行合作，搬磚建造房屋，弊端在于速度較慢。

Spark是另一家包工隊，成立時間較晚，但是他們搬磚更為靈活，可以實時交互地蓋房子，工作效率比Hadoop快得多。

當Hadoop開始升級，指定調度專家YARN調度工人。Spark從多個倉庫搬磚(HDFS，Cassandra,S3，HBase)，還允許不同專家如YARN/ MESOS對人員和任務進行調度。

當然，Spark和Hadoop團隊進行合作，問題變得更加復雜。作為兩個獨立的包工隊，二者都有著各自的優缺點和特定的業務用例。

因此，我們說Hadoop和spark的性能區別在于：

Spark在內存中運行速度比Hadoop快100倍，在磁盤上運行速度快10倍。眾所周知，Spark在數量只有十分之一的機器上，對100TB數據進行排序的速度比Hadoop MapReduce快速3倍。此外，Spark在機器學習應用中的速度同樣更快，例如Naive Bayes和k-means。

Spark性能之所以比Hadoop更優，原因在于每次運行MapReduce任務時，Spark都不會受到輸入輸出的限制。事實證明，應用程序的速度要快得多。再有Spark的DAG可以在各個步驟之間進行優化。Hadoop在MapReduce步驟之間沒有任何周期性連接，這意味著在該級別不會發生性能調整。但是，如果Spark與其他共享服務在YARN上運行，則性能可能會降低并導致RAM開銷內存泄漏。出于這個原因，如果用戶有批處理的訴求，Hadoop被認為是更高效的系統。

到此，相信大家對“Hadoop和spark的性能對比”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創新互聯網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！