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　　Hadoop和spark的性能比較

Spark在內(nèi)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(shù)量只有十分之一的機器上，對100TB數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的速度比Hadoop MapReduce快3倍。此外，Spark在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的速度同樣更快，例如Naive Bayes和k-means。

由處理速度衡量的Spark性能之所以比Hadoop更優(yōu)，原因如下：

1、每次運行MapReduce任務(wù)時，Spark都不會受到輸入輸出的限制。事實證明，應(yīng)用程序的速度要快得多。

2、Spark的DAG可以在各個步驟之間進(jìn)行優(yōu)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(fā)生性能調(diào)整。

但是，如果Spark與其他共享服務(wù)在YARN上運行，則性能可能會降低并導(dǎo)致RAM開銷內(nèi)存泄漏。出于這個原因，如果用戶有批處理的訴求，Hadoop被認(rèn)為是更高效的系統(tǒng)。

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