Spark 比 Hadoop 的优势有这么大吗？

问答 ⋅ 小鱼 ⋅ 于 2018-06-15 14:00:53 ⋅ 最后回复由青牛于 2018-06-21 15:20:26 ⋅ 3087 阅读

刚接触Spark,论文中提到内存计算。但是经常用到的Shuffle过程仍然把中间数据放到硬盘中。实际在测试中，利用Shark(Spark on Hive)比Hive真没提高多少效率（没有经过很多优化）。现在持有Spark取代Hadoop观点的人越来越多了，Spark的确有这么光明吗？

成为第一个点赞的人吧

回复数量: 1

青牛海汼部落创始人，80后程序员一枚，曾就职于金山，喜欢倒腾技术做产品
⋅ 2018-06-21 15:20:26

迭代运算不Shuffle的时候速度快，当运算数据大于内存时，数据频繁写入磁盘，这时候实际上和hadoop差不多了。所以spark替代hadoop不是绝对的，只是在特定场景

请注意单词拼写，以及中英文排版，参考此页
支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`, 更多语法请见这里 Markdown 语法
支持表情，可用Emoji的自动补全, 在输入的时候只需要 ":" 就可以自动提示了 :metal: :point_right: 表情列表 :star: :sparkles:
上传图片, 支持拖拽和剪切板黏贴上传, 格式限制 - jpg, png, gif，教程
发布框支持本地存储功能，会在内容变更时保存，「提交」按钮点击时清空

Ctrl+Enter