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本篇內容主要講解“Hadoop和spark的性能比較”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Hadoop和spark的性能比較”吧!
Hadoop和spark的性能比較
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。
由處理速度衡量的Spark性能之所以比Hadoop更優，原因如下：
1、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。
2、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的性能比較”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，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！
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