大数据之二：Hadoop与Spark辨析

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1） MapReduce:是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行

处理，非常适合数据密集型计算。

2） Spark:MapReduce计算框架不适合迭代计算和交互式计算，MapReduce是一种磁盘

计算框架，而Spark则是一种内存计算框架，它将数据尽可能放到内存中以提高迭代

应用和交互式应用的计算效率。

3） Storm:MapReduce也不适合进行流式计算、实时分析，比如广告点击计算等，而

Storm则更擅长这种计算、它在实时性要远远好于MapReduce计算框架。

4）Tez: 运行在YARN之上支持DAG作业的计算框架，对MapReduce数据处理的归纳。它

把Map/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Map/Reduce任务组合成一个

较大的DAG任务，减少了Map/Reduce之间的文件存储。同时合理组合其子过程，也可

以减少任务的运行时间。