Apache Spark在数据处理速度方面相较于Hadoop MapReduce有显著优势，主要得益于其内存计算、DAG执行引擎等设计特点。以下是详细介绍：
Spark与Hadoop MapReduce处理速度对比
- Spark处理速度：Spark通过内存计算和DAG调度器等技术，能够比Hadoop MapReduce快10到100倍。这种速度提升在处理大规模数据集时尤为明显，尤其是在需要快速迭代和交互式查询的场景中。
- Hadoop MapReduce处理速度：Hadoop MapReduce通过将中间结果写入磁盘，导致较高的磁盘I/O延迟，从而影响处理速度。
Spark处理速度快的关键原因
- 内存计算：Spark的计算主要在内存中进行，避免了频繁的磁盘I/O操作，大大提高了处理速度。
- DAG执行引擎：Spark采用DAG调度器，可以在单个阶段执行所有必需的优化和计算，减少了数据的重读和写入。
- 数据重用和优化机制：Spark的RDD（弹性分布式数据集）可以缓存和重用，减少了重复计算。Spark还内置了多种优化机制，如Catalyst优化器和Tungsten执行引擎，进一步提升查询和执行效率。
实际应用案例或测试数据
- 根据一些测试和实际应用案例，Spark在处理时序数据时，结合Redis使用，可以将处理速度提升46倍以上。此外，Spark在处理TB级数据时，相比MapReduce的小时级处理时间，Spark可以将处理时间缩短到分钟级别。
优化Spark性能的策略或方法
- 内存和CPU资源管理：合理设置executor数量、executor内存和核心数等参数。
- 数据倾斜调优：通过预处理数据、过滤倾斜键等方法解决数据倾斜问题。
- Shuffle调优：增加shuffle read task数量，使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作。
- 使用Kryo序列化：相较于Java默认序列化，Kryo序列化更快、更紧凑。
- 广播大变量优化：使用Spark的广播功能显著提升性能。
- 避免不必要的shuffle：减少引发shuffle的操作，如reduceByKey、join等。
- 合理使用持久化策略：对于需要多次使用的RDD，使用持久化(如persist或cache)避免重复计算