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spark较mapreduce快100倍的原因：内存数据、调度优化、传输优化、DAG执行引擎。
一个job(工作)最终执行完成，会经历多个迭代任务(TASK)，mapreduce会将中间数据存放在磁盘和从磁盘中读取，这是mapreduce比较慢的主要原因之一。
在编写mapreduce的时候，只能写两个逻辑map和reduce而不能指定task之间的依赖关系，需要借助Oozie组件完成，在spark中任务依靠DAG完成整个job，优化了计算路径。
开发效率，spark使用scala函数式语言，同时支持scala/python/R语言编写。
高级接口：spark生态圈 sparkstream/sparkSQL/MLlib/GraphX/sparkR;
hadoop生态圈:hive/hbase/pig/Oozie/kafka/flume/zookeeper/strom/mahout
scala特性：集合函数、akka/actor
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本文标题：SPARK[star]
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