MapReduce 和 Spark 的关系是什么？ 看了很多资料都讲不明白，能不能通俗一点，谢谢

菜鸟来回答： Spark 用内存，比 MapReduce 用硬盘速度快。

mapreduce 是基于 hdfs 的一种姿势。本质就是处理文件。

spark 是基于 rdd 的另一种姿势。本质是处理 data frame 。

spark 可以自动串联多个 job ，普通的 mapreduce 则需要人工

Spark 就是自动化 MapReduce

@est mapreduce 是 hadoop 吗？

@anonymoustian 蛤蛤，指正得对！

mapreduce 传教士
spark 后入， 69 ，刚等

MapReduce 是一种处理数据的思路，经典实现是 Hadoop 框架，实现方式是离线批处理，也就是中间结果会写入磁盘，然后由框架的不同部分读取。 Spark 的思路与此类似，不同的是尽量在内存中存储中间结果（内存不足时也会写入磁盘），加速了计算过程。由于内存越来越廉价， Spark 代表了未来的一种趋势。另外一个区别的地方在于 Hadoop 主力语言是 Java ，而 Spark 平等兼容 Java / Scala / Python 。

google 出了个 paper 说明了 mr 的原理，但是没有放出内部的 mr 框架实现
yahoo 按照 paper 做了 hadoop ，实现了 mr ，不过效率一般
spark 提供了一系列 api 用来处理数据，包括了 mr ， spark 做 mr 效率比 hadoop 高

#2 楼说得不是很准确
hdfs 是 hadoop 框架下用来存超大数据的分布式存储系统实现， spark 也可以存取 hdfs 中的数据
spark data frame 是基于 spark rdd 的

spark 官网首页就是对比。。没有什么比它更直接了

@swolf119 老司机求带

1. MapReduce 是一个编程模型，也是一个处理超大规模数据集的算法模型实现。使用 Mapreduce 模型，用户只需实现 Map 和 Reduce 函数，就可以轻松的实现大规模并行化计算。

2. Spark 与 Hadoop 都是大数据框架。 Spark 的大部分操作都是在内存中，而 Hadoop 的 MapReduce 任务会在每次操作之后都将数据写回到物理存储介质中。因此， Spark 的速度会比 Hadoop 快很多。 Spark 除了提供 Map 和 Reduce 操作之外，还支持 SQL 查询、流数据 Spark Streaming 、图处理 GraphX 以及常用的机器学习库 MLib 等。

Spark 经常运行于 Hadoop 上（因为 Spark 本身并没有分布式存储系统，需要 Hadoop 的 HDFS ），可以简单理解为 Spark 可以取代 Hadoop 中的 MapReduce 。

@wwttc 请问这句话怎么理解？ Spark 经常运行于 Hadoop 上 ？ 既然 Spark 与 Hadoop 都是大数据框架，那么 Spark 是如何在一个大数据框架上运行另外一个大数据框架的?

@anonymoustian Hadoop 是一个数据处理框架，包含很多组件， Mapreduce 是数据处理的模型，本质上是函数式编程， HDFS 是 Hadoop 框架下的大数据存储组件，用来存储海量数据的。 Spark 是一种新的数据处理模型，在 MR 的基础上做了很多改进，但在某些情况下，如内存不足其也会退化到 MR 。 Hadoop 2.0 之后采用 Yarn 来做资源管理，将资源管理和数据计算进一步组件化，既然 MR 是一个组件，当然可以用 Spark 来替换 MR 做数据处理，所以说 Spark 运行在 Hadoop 上。现在 Spark 社区很火热，出了很多东西，做大数据的得跟进下

@zluyuer hadoop 不是也有其他语言的 api 的吗

@LINEX 只能用 Hadoop Streaming 通过 std io 桥接数据流，不是原生语言支持

@zluyuer 额，我一直还以为 spark 的 python api 也是用的 std io 桥接的。。。