一、Spark vs MapReduce
- 数据处理方式：Spark基于内存处理数据，可以将计算的中间结果保存到内存中反复利用，提高了处理效率。相比之下，MapReduce基于磁盘处理数据，将中间结果保存到磁盘中，这减轻了内存的压力，但 sacrificed the computational performance.
- 计算模型：Spark构建了有向无环图（DAG），可以减少数据shuffle和落地磁盘的次数。其DAG计算模型是Spark快于MapReduce的主因。如果计算过程中涉及数据交换，Spark也会把shuffle的数据写入磁盘。
- 资源申请方式：Spark采用粗粒度资源申请，在提交作业时就会申请完所有需要的资源。而MapReduce相比之下是细粒度资源申请，每个Task任务需要自己申请资源，自身运行程序，然后自己释放资源。
- 执行单元：Spark的任务执行单元是线程，创建销毁的开销较小；而MapReduce的Task执行单元是进程，相应的开销较大。
二、Spark：优劣势
优势：
- 高效迭代：Spark可以将中间数据缓存到内存中，使得反复迭代的运算效率较高。
- 高容错性：Spark通过RDD（Resilient DistributedDataset）实现了高度的容错性，可以通过“血统”（即源自数据衍生过程）对丢失的数据部分进行重建。
- 通用性强：Spark提供了丰富的数据集操作类型，包括样本、分组、联合、连接等多种操作类型，极大增强了其处理复杂业务场景的能力。
劣势：
- 内存问题：由于Spark需要将大量数据缓存在内存中，因此其对内存资源的消耗较大，如果内存资源有限，可能会影响其运行效率。
- 性能问题：Spark因为需要管理大量的内存与线程，同时还需要处理JVM的垃 示回收，有时可能出现性能不稳定的问题。
三、MapReduce：优劣势
优势：
- 编程易用性：MapReduce的设计初衷就是使得编程人员可以容易地编写出分布式计算程序，并能够在大量的廉价设备上运行。
- 扩展性强：MapReduce可以通过直接增加更多的机器来水平扩展其计算能力。
- 高容错性：MapReduce采用了故障转移机制，当一台机器出现故障时，其上的任务可以被转移到其他节点上执行，确保了任务的持续运行。
- 大数据处理能力强：MapReduce可以处理PB级别以上的海量数据，适合大规模与复杂的离线数据处理任务。
劣势：
- 实时计算能力弱：由于MapReduce的计算模型限制，它不擅长毫秒级或者秒级的实时计算任务。
- 不支持流式计算：MapReduce的输入数据集必须是静态的，无法处理动态变化的流式数据。
- 不支持DAG计算：在处理有依赖关系的多个应用程序时，MapReduce需要将每个作业的输出结果都写入磁盘，这会造成大量的磁盘IO，降低处理效率。
