#Spark 和Hadoop MR 之间有什么区别？# Apache Spark和Hadoop MapReduce（MR）都是用于大数据处理的框架，但它们之间有一些重要的区别：
1、性能：
1）Spark：Spark在内存中存储数据，因此能够提供更快的数据处理速度。它适用于迭代算法和交互式查询，因为可以将中间数据保留在内存中，而不需要在每次任务之间写入磁盘。Spark的性能通常比Hadoop MapReduce更高。
2）Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce将中间数据写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，因此在每个Map和Reduce阶段之间需要进行大量的磁盘读写操作，导致性能较低。
2、数据处理模型：
1）Spark：Spark采用基于内存的数据处理模型，允许迭代、流式和交互式处理。它支持多种数据处理方式，包括批处理、流式处理、机器学习和图计算。
2）Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce主要用于离线批处理任务，通常不适用于实时或交互式数据处理。
3、编程语言：
1）Spark：Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R等。这使得用户可以选择最适合他们的编程语言。
2）Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce主要使用Java编程，尽管也有一些与其他编程语言的集成。
4）API和库：
1）Spark：Spark提供了丰富的API和内置库，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库）。这些库使Spark更具多功能性和灵活性。
2）Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce相对较简单，没有内置的高级API和库。用户通常需要自己编写或使用第三方库来满足特定的需求。
4、容错性：
1）Spark：Spark通过RDD的容错性和血统（lineage）来实现容错性。RDD可以在节点故障后恢复丢失的数据。
2）Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce通过重新执行任务来实现容错性，如果任务失败，它将重新执行该任务，这会导致较长的作业执行时间。
总的来说，Spark更适合需要快速数据处理、支持多种数据处理模式和多语言编程的应用场景，而Hadoop MapReduce更适合传统的批处理作业。不同的需求和场景可以决定选择哪个框架，或者甚至两者结合使用以发挥各自的优势。由于Spark的性能和多功能性，它在大数据处理领域越来越受欢迎。
