spark 解决了 hadoop 的哪些问题(spark VS MR)？

Spark 解决了 Hadoop 的哪些问题(spark VS MR)？

MR：抽象层次低，需要使用手工代码来完成程序编写，使用上难以上手；

Spark：Spark 采用 RDD 计算模型，简单容易上手。

MR：只提供 map 和 reduce 两个操作，表达能力欠缺；

Spark：Spark 采用更加丰富的算子模型，包括 map、flatmap、groupbykey、reducebykey 等；

MR：一个 job 只能包含 map 和 reduce 两个阶段，复杂的任务需要包含很多个 job，这些 job 之间的管理以来需要开发者自己进行管理；

Spark：Spark 中一个 job 可以包含多个转换操作，在调度时可以生成多个 stage，而且如果多个 map 操作的分区不变，是可以放在同一个 task 里面去执行；

MR：中间结果存放在 hdfs 中；

Spark：Spark 的中间结果一般存在内存中，只有当内存不够了，才会存入本地磁盘，而不是 hdfs；

MR：只有等到所有的 map task 执行完毕后才能执行 reduce task；

Spark：Spark 中分区相同的转换构成流水线在一个 task 中执行，分区不同的需要进行 shuffle 操作，被划分成不同的 stage 需要等待前面的 stage 执行完才能执行。

MR：只适合 batch 批处理，时延高，对于交互式处理和实时处理支持不够；

Spark：Spark streaming 可以将流拆成时间间隔的 batch 进行处理，实时计算。

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