总的来说,Spark采用更先进的架构,使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势,有取代Hadoop的趋势,但其稳定性有待进一步提高。我总结,具体表现在如下几个方面。
Q:Spark和Hadoop的架构区别
A:
Q:Spark和Hadoop的中间计算结果处理区别
A:
Q:Spark和Hadoop的操作模型区别
A:
Q:spark中的RDD是什么,有哪些特性?
A:
Q:概述一下spark中的常用算子区别(map,mapPartitions,foreach,foreachPatition)
A:map:用于遍历RDD,将函数应用于每一个元素,返回新的RDD(transformation算子)
foreach:用于遍历RDD,将函数应用于每一个元素,无返回值(action算子)
mapPatitions:用于遍历操作RDD中的每一个分区,返回生成一个新的RDD(transformation算子)
foreachPatition:用于遍历操作RDD中的每一个分区,无返回值(action算子)
总结:一般使用mapPatitions和foreachPatition算子比map和foreach更加高效,推荐使用。
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