为什么Spark比MapReduce快的原因
对于这个问题我先给出核心的答案，后面会进一步的扩展，有兴趣的可以去了解一下扩展内容。核心答案1、基于内存学过Spark的应该都知道，Spark是基于内存进行数据处理操作的，而MapReduce则是基于磁盘进行数据处理。MR的设计：将MapTask的输出作为中间结果，保存到文件当中，随后作为ReduceTask的输入。这样可以提高可靠性，减少了内存的占用，但是牺牲了性能。Spark的设计：数据在内存当中进行交换(注意是交换，也就是转换算子的操作)，但是内存可靠性不如磁盘，所以性能方面比MR
