面试官：spark为什么比mapreduce快？

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嗨，我是鸭哥。 今天我们来聊聊一个在大厂面试中常见的问题： “Spark为什么比MapReduce快？” 面试官一问这个问题，我脑子里就浮现出两个字：提速。💨 首先，直接给出结论：Spark相对于MapReduce在数据处理速度上快得多，这主要归功于以下几个方面： 内存计算、DAG（有向无环图）、数据重用和优化机制。 1. 内存计算 vs 磁盘I/O MapReduce的工作方式是：每一个Map和Reduce阶段都要将中间结果写入磁盘，而后续阶段再从磁盘读取。这个过程不仅耗时，还占用大量I/O资源。 而Spark则大不相同，它主要依赖于内存计算。通过内存中的弹性分布式数据集（RDD），它避免了频繁的磁盘读写操作。 内存计算的速度是磁盘I/O速度的几个数量级，所以Spark能显著提升计算速度。 from pyspark import SparkContext sc = SparkContext( "local" , "Word Count" ) # 读取文件 text_file = sc.textFile( "h ………………………………