Spark和MapReduce场景应用和区别

Spark和MapReduce都是处理大数据的工具，但在数据处理方式及速度上存在显著差异，以下进行详细对比：

Spark与MapReduce的主要差异点：

1. Spark是基于内存处理数据的，而MapReduce则是基于磁盘。MapReduce将中间结果保存在磁盘上，虽然减少了内存占用，但牺牲了计算效率。而Spark则将计算的中间结果保存在内存中，可以重复利用，从而提高数据处理效率。

2. Spark在数据处理过程中构建了DAG（有向无环图），有效减少了shuffle次数和数据落地磁盘的次数。其根本原因在于DAG计算模型，相较于MapReduce，它在大多数情况下都能减少数据交换次数。Spark的DAGScheduler类似于MapReduce的改进版，能在内存中一次性完成无需数据交换的操作，减少磁盘IO操作。然而，当计算涉及数据交换时，Spark也会将数据写入磁盘。

3. 在资源申请方面，Spark采用粗粒度方式，而MapReduce则采用细粒度方式。粗粒度申请意味着Spark在提交任务时会提前向资源管理器申请所需资源，若资源不足则等待，资源充足则执行任务。而MapReduce则允许任务自行申请、使用和释放资源，虽然资源利用率高，但任务执行速度相对较慢。

Spark的优势主要表现在以下几个方面：

1. 每个作业独立调度，Spark可以将多个作业整合为一个图进行调度，作业之间可以相互依赖，实现快速调度。

2. 由于Spark的所有过程都基于内存进行，因此它也被视为基于内存的迭代式运算框架。

3. Spark提供了丰富的算子，使得数据处理操作更加便捷。

4. 易于使用的API：支持Python、Scala和Java等多种编程语言。

尽管Spark内部也可以实现MapReduce的功能，但它并不仅仅是算法，而是提供了map阶段和reduce阶段的实现，并在这些阶段中集成了众多数据处理算法，如map、flatMap、filter、keyBy等map阶段操作，以及reduceByKey、sortByKey、mean、groupBy、sort等reduce阶段操作。