spark执行速度非常慢，数据量不大，请教高手是不是代码问题 你先看看你有没有设置分片数，分片/分区数目是Spark的并行粒度。 默认情况下，由集合得到的RDD，分片数为2？（我不是特别确定）；由HDFS上的文件生成的RDD，按照block分片（好像是128M，这里也不是特别确定）。所以，默认情况下，Spark的并行程度很低。
然后，你看看Spark的Web UI图，看看任务的执行情况，任务是不是几乎同时结束的？如果不是的话，可能存在数据倾斜，或者是某些节点计算速度比较慢。你的代码里是否涉及Shuffle操作，Shuffle操作可能会成为Spark作业的性能瓶颈。
Spark面试中，数据倾斜是常被提及的问题。它发生在数据集处理中，某部分数据远超其他，造成性能瓶颈，可能导致内存溢出和处理速度变慢。数据倾斜的后果严重，主要表现在内存耗尽和执行效率降低。定位数据倾斜通常发生在shuffle阶段，通过检查任务执行情况、Stage状态和代码找出问题。
Spark阶段显著提高了大数据处理的效率。通过将任务分组和调度，Spark可以实现更高的并行性，从而更快地处理大型数据集。此外，Spark通过解决数据处理过程中的延迟问题来提高吞吐量。当数据集非常大时，延迟会导致处理速度变慢，但Spark可以使处理时间减少到毫秒级别。
Spark比MapReduce快的原因主要体现在以下几个方面：内存计算：Spark基于内存进行数据处理，而MapReduce则是基于磁盘的。Spark能够在内存中保留数据和计算结果，减少了磁盘I/O操作，从而显著提高了处理速度。这种内存计算的方式使得Spark在迭代计算和交互式查询等场景中表现尤为出色。
Spark比MapReduce快的主要原因在于其内存计算模型和优化的执行引擎。首先，Spark支持内存计算，这意味着它可以将数据存储在内存中进行处理，而不需要频繁地读写磁盘。相比之下，MapReduce主要依赖磁盘存储，其在处理数据时需要进行大量的磁盘I/O操作，这会导致显著的性能开销。
MapReduce和Spark的主要区别在于数据处理方式和速度。Spark使用内存计算，而MapReduce使用硬盘计算，因此Spark在处理大数据时通常更快。 数据处理方式 MapReduce和Spark都是大数据处理技术，但它们的处理方式存在显著的差异。
Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的，这使得Spark的I/O开销更小，计算速度更快。Spark可以并行化处理任务，而MapReduce则需要按照一定的作业顺序执行任务，无法充分利用计算资源。Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能，如实时计算、机器学习、图计算等，而MapReduce则相对较少。
Spark计算比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型。一般而言，DAG相比Hadoop的MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数（怎么体现？）。
在实际应用中，由于MapReduce在大量数据处理时存在高延迟的问题，导致Hadoop无力处理很多对时间有要求的场景，越来越多的公司开始采用Spark作为与计算大数据的核心技术。Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？一个最明显的优点就是性能的大规模提升。
诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它采用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。Spark还提供了丰富的机器学习库和图形处理库，适用于各种复杂的数据分析场景。
属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
另一方面，Spark以更高的速度运行，使用随机存取内存处理数据，比Hadoop更具优势。Spark在内存中处理数据，为后续步骤保留数据，使数据处理速度显著提升。其优点包括数据处理速度更快、支持大规模数据转换和分析，以及先进的机器学习算法。
