网站介绍：文章浏览阅读974次。（1）计算速度 MR与Spark的根本区别（关键优化）在于：Spark除了需要shuffle的计算，其他是将结果/中间结果持久化到内存中，而MR是都需要落地到磁盘(map.reduce落地都写)，Mr势必造成磁盘IO，因此Spark格外适用于频繁读写中间结果的迭代计算。 从任务的并行度看，Spark会增加任务的并行度从而提高速度：由于将中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的环节，MR只是将它们简单的通过串行执行衔接起来。而Spark把不同的环节抽象为Stage，允许多个S_sparl和mr区别
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