Spark為什么就算不在內(nèi)存跑也比MR快?

　　Spark相對(duì)于MapReduce(MR)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中更快的原因有幾個(gè)方面：

　　1.數(shù)據(jù)處理模型

　　Spark使用了基于內(nèi)存的計(jì)算模型，而MR則使用了基于磁盤(pán)的計(jì)算模型。在大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，磁盤(pán)IO往往是性能瓶頸之一，而內(nèi)存操作速度更快。Spark將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，減少了磁盤(pán)IO的開(kāi)銷(xiāo)，從而提高了數(shù)據(jù)處理速度。

　　2.數(shù)據(jù)共享

　　Spark通過(guò)彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)提供了內(nèi)存中的數(shù)據(jù)共享機(jī)制。RDD是Spark的基本抽象，它將數(shù)據(jù)分割成邏輯上的分區(qū)，并可以在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行傳輸和共享。通過(guò)在內(nèi)存中緩存RDD，Spark可以在不同的計(jì)算任務(wù)之間共享數(shù)據(jù)，避免了重復(fù)讀取和寫(xiě)入磁盤(pán)的開(kāi)銷(xiāo)，從而加快了數(shù)據(jù)處理速度。

　　3.運(yùn)行時(shí)優(yōu)化

　　Spark具有自適應(yīng)執(zhí)行和優(yōu)化功能。Spark可以根據(jù)數(shù)據(jù)和操作的特性動(dòng)態(tài)地優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃。它可以在運(yùn)行時(shí)對(duì)任務(wù)進(jìn)行分析，并根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以最大程度地提高性能。這種優(yōu)化能力使Spark能夠更有效地利用資源，提高任務(wù)的執(zhí)行速度。

　　4.任務(wù)調(diào)度

　　Spark的任務(wù)調(diào)度器具有更低的延遲和更高的吞吐量。Spark的任務(wù)調(diào)度器可以將任務(wù)動(dòng)態(tài)地分配給集群中的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的可用資源進(jìn)行調(diào)度。這種動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度機(jī)制可以更好地利用集群資源，提高任務(wù)的并行度和整體執(zhí)行效率。

　　綜上所述，Spark相對(duì)于MapReduce在大數(shù)據(jù)處理中具有更高的性能，主要得益于內(nèi)存計(jì)算、數(shù)據(jù)共享、運(yùn)行時(shí)優(yōu)化和任務(wù)調(diào)度等方面的優(yōu)勢(shì)。