Apache Spark在數據處理速度方面相較于Hadoop MapReduce有顯著優勢，主要得益于其內存計算、DAG執行引擎等設計特點。以下是詳細介紹：
Spark與Hadoop MapReduce處理速度對比
- Spark處理速度：Spark通過內存計算和DAG調度器等技術，能夠比Hadoop MapReduce快10到100倍。這種速度提升在處理大規模數據集時尤為明顯，尤其是在需要快速迭代和交互式查詢的場景中。
- Hadoop MapReduce處理速度：Hadoop MapReduce通過將中間結果寫入磁盤，導致較高的磁盤I/O延遲，從而影響處理速度。
Spark處理速度快的關鍵原因
- 內存計算：Spark的計算主要在內存中進行，避免了頻繁的磁盤I/O操作，大大提高了處理速度。
- DAG執行引擎：Spark采用DAG調度器，可以在單個階段執行所有必需的優化和計算，減少了數據的重讀和寫入。
- 數據重用和優化機制：Spark的RDD（彈性分布式數據集）可以緩存和重用，減少了重復計算。Spark還內置了多種優化機制，如Catalyst優化器和Tungsten執行引擎，進一步提升查詢和執行效率。
實際應用案例或測試數據
- 根據一些測試和實際應用案例，Spark在處理時序數據時，結合Redis使用，可以將處理速度提升46倍以上。此外，Spark在處理TB級數據時，相比MapReduce的小時級處理時間，Spark可以將處理時間縮短到分鐘級別。
優化Spark性能的策略或方法
- 內存和CPU資源管理：合理設置executor數量、executor內存和核心數等參數。
- 數據傾斜調優：通過預處理數據、過濾傾斜鍵等方法解決數據傾斜問題。
- Shuffle調優：增加shuffle read task數量，使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作。
- 使用Kryo序列化：相較于Java默認序列化，Kryo序列化更快、更緊湊。
- 廣播大變量優化：使用Spark的廣播功能顯著提升性能。
- 避免不必要的shuffle：減少引發shuffle的操作，如reduceByKey、join等。
- 合理使用持久化策略：對于需要多次使用的RDD，使用持久化(如persist或cache)避免重復計算
