- 为什么Spark比MapReduce快？
Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的迭代
MapReduce的设设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。
Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。
DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高
有向无环图是指：一个图从顶点出发，无法再回到原点，那么这种图叫做有向无环图。
DAG计算模型在spark任务调度
Spark比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型，一般而言，DAG比MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数，spark的DAG相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及其他节点进行数据交换，spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无需落地磁盘，减少了磁盘IO的操作。但是，如果计算过程中涉及到计算交换，Spark也会把shuffle的数据写磁盘。
Spark比MapReduce快的主要原因是spark将反复用到的数据cache到内存中，减少数据加载耗时。
Spark是粗粒度资源调度，MapReduce是细粒度资源调度
总而言之Spark之所以比MapReduce快的原因是：
1：基于内存计算，减少抵消的磁盘交互
2：高效的调度算法，基于DAG
3：容错机制Linage,精华部分就是DAG和Linage
图片:
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如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.
// An highlighted block
var foo = 'bar';生成一个适合你的列表
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目1
- 项目2
- 项目3
创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的：
项目 | Value |
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：
TYPE | ASCII | HTML |
Single backticks |
| ‘Isn’t this fun?’ |
Quotes |
| “Isn’t this fun?” |
Dashes |
| – is en-dash, — is em-dash |
创建一个自定义列表
HTML
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如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。1
注释也是必不可少的
Markdown将文本转换为 HTML。
KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:
张三 李四 王五 你好！李四, 最近怎么样? 你最近怎么样，王五？ 我很好，谢谢! 我很好，谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五
这将产生一个流程图。:
链接
长方形
圆
圆角长方形
菱形
- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图：
Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no
- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
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