我用cloudera测试了hadoop和mapreduce,我发现它非常酷,我认为我是最新的相关BigData解决方案.但是几天前,我发现了这个:https: //spark.incubator.apache.org/
一个"闪电快速集群计算系统",能够在Hadoop集群的顶部工作,并且显然能够破坏mapreduce.我看到它在RAM中比mapreduce更有效.我认为当你必须进行集群计算来克服单个机器上的I/O问题时,mapreduce仍然是相关的.但是,由于Spark可以完成mapreduce所做的工作,并且可能在几个操作上更有效率,它不是MapReduce的结束吗？或者MapReduce可以做些什么,或者MapReduce在特定环境中比Spark更有效？
有人可以解释使用单词计数示例,为什么Spark会比Map Reduce更快？
每个人都说 Spark 正在使用内存，因此它比 Hadoop 快得多。
我从 Spark 文档中不明白真正的区别是什么。