本篇内容主要讲解“Hadoop和spark的性能比较”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hadoop和spark的性能比较”吧!

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Hadoop和spark的性能比较

Spark在内存中运行速度比Hadoop快100倍，在磁盘上运行速度快10倍。众所周知，Spark在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比Hadoop MapReduce快3倍。此外，Spark在机器学习应用中的速度同样更快，例如Naive Bayes和k-means。

由处理速度衡量的Spark性能之所以比Hadoop更优，原因如下：

1、每次运行MapReduce任务时，Spark都不会受到输入输出的限制。事实证明，应用程序的速度要快得多。

2、Spark的DAG可以在各个步骤之间进行优化。Hadoop在MapReduce步骤之间没有任何周期性连接，这意味着在该级别不会发生性能调整。

但是，如果Spark与其他共享服务在YARN上运行，则性能可能会降低并导致RAM开销内存泄漏。出于这个原因，如果用户有批处理的诉求，Hadoop被认为是更高效的系统。

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