Spark 有什么优缺点？

原创 BAT笔试面试勇哥聊IT

优点

1、速度快

基于内存运算时比mapreduce快100倍，基于磁盘运算也快10倍以上

2、使用方便，支持多语言

本地调试很方便

支持多种语言：Scala、Java、Python、R

多种运行模式：Local模式、Standalone模式、Spark On Yarn、Spark On Mesoes、Kubernetes

3、丰富的操作算子

spark有丰富的算子，代码很简洁，几行代码就可以实现mapreduce几个类的工作。

Value型Transformation算子：map、flatMap、mapPartition、filter、union、distinct、distinct、sample、cache、persist

Key-Value型Transformation算子：mapValues、reduceByKey、partitionBy

Action算子：count、foreach、collect、reduce、saveAsTextFile、join、leftOuterJoin、rightOuterJoin

4、支持的场景多

支持批处理、实时处理 Spark Streaming、机器学习 Mllib、图计算 Graphx

各种处理可以在同一个应用中无缝隙使用

5、生态完善、社区活跃

很容易操作hadoop、hbase、cassandra、kafka

文档很全

1、流式计算不如flink

2.3版本以前spark的流式计算是将流数据当成小批量的数据（Micro-batch）进行处理，延迟较高，通常大于百毫秒级别；

2.3版本以后开始支持连续处理模型（类flink）, 但功能不如flink全。

2、资源消耗较高

spark是基于内存计算，因此对资源的要求较高，尤其是内存；

当从hdfs上读取很多小文件生成rdd时，rdd元数据会占用较多内存。

推荐阅读

Spark RDD有什么特性

加小编微信 “tickai” （备注大数据），拉你入“大数据学习交流群”

-------------End-------------

更多面试题请关注

“BAT笔试面试”

继续滑动看下一个