記憶體處理海量資料就不得不提到大資料技術中特別火的Spark，說到Spark，就不得不將它與Hadoop進行比較。這個答案將從Hadoop的基本概念出發，逐步引出Spark相對於Hadoop中的MapReduce的優勢。
Hadoop當初作為一種大資料技術橫空出世，經過多年的發展，Hadoop已經不單單指某一個技術，而是一個完整的大資料生態。
Hadoop的本質是分散式系統，因為單臺機器無法完成大資料的儲存、處理，所以需要將資料分別存放在不同的機器，並且能夠讓使用者像訪問單臺機器的資料一樣去訪問、操作這些資料。為了實現這個任務，Hadoop當年提出了兩個概念：HDFS與MapReduce。
即分散式的資料儲存方案，它的作用是將大量資料存放在一個由多臺機器組成的叢集中，每個機器存放一部分資料。
假設左邊是我們要儲存的資料集，HDFS叢集包含儲存的節點，即右邊的Data Node1、2、3，以及一個Name Node，用於存放各個資料塊所在的位置。比如我們現在需要訪問藍色資料塊以及綠色資料塊，分為以下幾個步驟：
客戶端向Name Node發出請求，獲取藍色資料塊與綠色資料塊的位置
Name Node返回Data Node1與Data Node2的地址
客戶端訪問Data Node1與Data Node2
如果我們要在叢集中增加一個數據，步驟如下：
客戶端向Name Node發出寫入請求
Name Node確認請求，並返回Data Node地址
開始向目的地址寫入資料，相應的機器在寫入成功後返回寫入成功的確認資訊
客戶端向Name Node傳送確認資訊
可以看出，整個叢集最關鍵的節點是Name Node，它管理了整個檔案系統的資訊，以及相應的檔案操作的排程。當然一個叢集不一定只有一個Name Node，如果僅有一個Name Node，它無法服務時整個叢集就都停止工作了。
上述的概念與資料存放訪問等操作僅僅是最簡單的情況，實際情況複雜的多，例如叢集還需要進行資料備份，當新寫入資料時，對備份資料的寫入也有一個複雜的流程。
MapReduce是一個抽象的程式設計模型，它將分散式的資料處理簡化為兩個操作，Map與Reduce。在MapReduce出現前，分散式叢集對資料的處理是很複雜的，因為如果我們要讓分散式叢集完成一個任務，首先需要將這些任務分解成很多子任務，然後要將這些子任務分配至不同的機器，最後完成了子任務後，需要將子任務產生的結果進行合併、彙總等操作。
而MapReduce抽象了這個流程，它將機器分為兩類，分別是Master和Worker。Master負責排程工作，Worker是實際執行任務的機器。Worker也可以分為兩種，Mapper和Reducer。Mapper主要負責子任務的執行，Reducer負責彙總各個Mapper的執行結果。
我們可以用一個簡單的例子來解釋這個過程，例如現在我們需要從一堆撲克牌中數出A的數量，那麼我們會將撲克牌分成幾份，每個人（Mapper）在分到的牌中數出A的數量，有個人數牌堆1，有個人數牌堆2。最後每個人數完了，將結果彙總（Reduce)起來，就是整堆牌中A的數量。
當然，真正的任務也不止這兩個操作，還包含Split，即切割資料，Shuffle，即歸類資料等操作。這些操作的設計也是特別精妙的，如果設計的不好，很可能影響整個系統的效能。
舉個例子，假如我們有個電商網站，儲存了大量使用者的購買記錄，我們想處理這些資料，那麼該如何對這些資料進行分片？如果說我們以使用者年齡作為分片的指標，那麼可能20-30歲年齡段的使用者數遠遠大於70+年齡段的使用者數。這樣50+年齡段的使用者資料處理完成後，20-30歲年齡段的使用者資料仍然還在處理。這就造成了每個Worker的處理時間不一，延遲了整個任務的完成進度。
除此之外，MapReduce這個抽象對於複雜任務是很難簡單實現的，需要處理大量邏輯，以及依賴關係。
總之，MapReduce這個模式在之後業界的實踐中遇到了如下問題:
1. Reduce需要在Map後完成，如果資料沒有合理的分割，則整個流程將會大大延時
2. Map與Reduce在處理複雜邏輯上有些力不從心
3. 效能瓶頸，因為MapReduce處理的中間結果需要存放在HDFS上，所以寫入寫出時間大大影響了效能
4. 每次任務的延時巨大，只適合批次資料的處理，不太能處理實時資料
Spark的出現一定程度上解決了上述的問題，可以作為MapReduce的替代品。其速度遠遠超過Hadoop的MapReduce，
上圖來自Spark的官網，執行同樣的Logistic Regression任務，Spark的執行用時遠遠小於Hadoop。這其實是因為Spark對於資料處理的執行方式不同，MapReduce是一個序列的過程，資料操作每一個步驟都需要一次讀寫硬碟操作。而Spark則是將每一步的結果快取至記憶體，減少了大量讀寫的時間。
為了完成這個一步到位，不需要硬碟多次讀寫的任務，Spark提出了新的思想，即RDD，基於分散式記憶體的資料抽象。
RDD的全稱叫做Resilient Distributed Datasets，即彈性分散式資料集，基於RDD，Spark定義了很多資料操作，比起MapReduce，大大提高了邏輯的表示能力。
當然，RDD這個概念十分難以理解，它並不是一個實際存在的東西，而是一個邏輯上的概念，在實際的物理儲存中，真實的資料仍然是存放在不同的節點中。它具有以下幾個特性：
分割槽
不可變
能並行操作
分割槽的意思是，同一個RDD中的資料儲存在叢集不同的節點中，正是這個特性，才能保證它能夠被並行處理。前面提到，RDD是一個邏輯上的概念，它只是一種資料的組織形式，我們可以用下圖來說明這個組織結構：
資料仍然是分佈在叢集中的各個節點，RDD中不存放任何資料，但是每個分割槽有它在RDD中的一個index，透過RDD自己的ID和分割槽的index可以確定每個資料塊的編號，從而能夠提取到相應的資料進行操作。
每一個RDD都是隻讀的，包含的分割槽資訊不可以被改變。因為已有的RDD無法被改變，所以每次對資料的操作，會產生新的RDD作為結果。每次產生的新RDD，我們需要記錄它是透過哪個RDD進行轉換操作得來，因此新老RDD存在依賴關係，這樣做的一個好處是不需要將每一步產生的資料結果進行儲存，如果某一步失敗了，只需要回滾至它的前一步RDD再次進行操作，而不需要重複所有的操作。具體依賴的細節這裡不再闡述，實現邏輯比較複雜，之後會有文章專門講解。
之前提到同一個RDD中的資料儲存在叢集不同的節點中，正是這個特性，才能保證它能夠被並行處理。因為不同節點的資料可以被分別處理，
比如現在一群人手中都分別拿著幾種水果，如果現在要給這些水果按照種類順序削皮，例如先削蘋果，後削梨，最後削桃子，肯定是一種水果分別在不同的人手上才能完成並行的任務。如果一個人手上都是蘋果，一個人手上都是梨，那隻能等一個人削完另一個人才能繼續。
相比MapReduce，Spark做出了幾個改進，從而獲得了效能大幅度的提升。
Spark將操作的資料放入記憶體中，而不是硬碟，這讓讀寫速度大大提升
記憶體處理海量資料就不得不提到大資料技術中特別火的Spark，說到Spark，就不得不將它與Hadoop進行比較。這個答案將從Hadoop的基本概念出發，逐步引出Spark相對於Hadoop中的MapReduce的優勢。
Hadoop當初作為一種大資料技術橫空出世，經過多年的發展，Hadoop已經不單單指某一個技術，而是一個完整的大資料生態。
Hadoop的本質是分散式系統，因為單臺機器無法完成大資料的儲存、處理，所以需要將資料分別存放在不同的機器，並且能夠讓使用者像訪問單臺機器的資料一樣去訪問、操作這些資料。為了實現這個任務，Hadoop當年提出了兩個概念：HDFS與MapReduce。
HDFS即分散式的資料儲存方案，它的作用是將大量資料存放在一個由多臺機器組成的叢集中，每個機器存放一部分資料。
假設左邊是我們要儲存的資料集，HDFS叢集包含儲存的節點，即右邊的Data Node1、2、3，以及一個Name Node，用於存放各個資料塊所在的位置。比如我們現在需要訪問藍色資料塊以及綠色資料塊，分為以下幾個步驟：
客戶端向Name Node發出請求，獲取藍色資料塊與綠色資料塊的位置
Name Node返回Data Node1與Data Node2的地址
客戶端訪問Data Node1與Data Node2
如果我們要在叢集中增加一個數據，步驟如下：
客戶端向Name Node發出寫入請求
Name Node確認請求，並返回Data Node地址
開始向目的地址寫入資料，相應的機器在寫入成功後返回寫入成功的確認資訊
客戶端向Name Node傳送確認資訊
可以看出，整個叢集最關鍵的節點是Name Node，它管理了整個檔案系統的資訊，以及相應的檔案操作的排程。當然一個叢集不一定只有一個Name Node，如果僅有一個Name Node，它無法服務時整個叢集就都停止工作了。
上述的概念與資料存放訪問等操作僅僅是最簡單的情況，實際情況複雜的多，例如叢集還需要進行資料備份，當新寫入資料時，對備份資料的寫入也有一個複雜的流程。
MapReduceMapReduce是一個抽象的程式設計模型，它將分散式的資料處理簡化為兩個操作，Map與Reduce。在MapReduce出現前，分散式叢集對資料的處理是很複雜的，因為如果我們要讓分散式叢集完成一個任務，首先需要將這些任務分解成很多子任務，然後要將這些子任務分配至不同的機器，最後完成了子任務後，需要將子任務產生的結果進行合併、彙總等操作。
而MapReduce抽象了這個流程，它將機器分為兩類，分別是Master和Worker。Master負責排程工作，Worker是實際執行任務的機器。Worker也可以分為兩種，Mapper和Reducer。Mapper主要負責子任務的執行，Reducer負責彙總各個Mapper的執行結果。
我們可以用一個簡單的例子來解釋這個過程，例如現在我們需要從一堆撲克牌中數出A的數量，那麼我們會將撲克牌分成幾份，每個人（Mapper）在分到的牌中數出A的數量，有個人數牌堆1，有個人數牌堆2。最後每個人數完了，將結果彙總（Reduce)起來，就是整堆牌中A的數量。
當然，真正的任務也不止這兩個操作，還包含Split，即切割資料，Shuffle，即歸類資料等操作。這些操作的設計也是特別精妙的，如果設計的不好，很可能影響整個系統的效能。
舉個例子，假如我們有個電商網站，儲存了大量使用者的購買記錄，我們想處理這些資料，那麼該如何對這些資料進行分片？如果說我們以使用者年齡作為分片的指標，那麼可能20-30歲年齡段的使用者數遠遠大於70+年齡段的使用者數。這樣50+年齡段的使用者資料處理完成後，20-30歲年齡段的使用者資料仍然還在處理。這就造成了每個Worker的處理時間不一，延遲了整個任務的完成進度。
除此之外，MapReduce這個抽象對於複雜任務是很難簡單實現的，需要處理大量邏輯，以及依賴關係。
總之，MapReduce這個模式在之後業界的實踐中遇到了如下問題:
1. Reduce需要在Map後完成，如果資料沒有合理的分割，則整個流程將會大大延時
2. Map與Reduce在處理複雜邏輯上有些力不從心
3. 效能瓶頸，因為MapReduce處理的中間結果需要存放在HDFS上，所以寫入寫出時間大大影響了效能
4. 每次任務的延時巨大，只適合批次資料的處理，不太能處理實時資料
SparkSpark的出現一定程度上解決了上述的問題，可以作為MapReduce的替代品。其速度遠遠超過Hadoop的MapReduce，
上圖來自Spark的官網，執行同樣的Logistic Regression任務，Spark的執行用時遠遠小於Hadoop。這其實是因為Spark對於資料處理的執行方式不同，MapReduce是一個序列的過程，資料操作每一個步驟都需要一次讀寫硬碟操作。而Spark則是將每一步的結果快取至記憶體，減少了大量讀寫的時間。
為了完成這個一步到位，不需要硬碟多次讀寫的任務，Spark提出了新的思想，即RDD，基於分散式記憶體的資料抽象。
RDD的全稱叫做Resilient Distributed Datasets，即彈性分散式資料集，基於RDD，Spark定義了很多資料操作，比起MapReduce，大大提高了邏輯的表示能力。
當然，RDD這個概念十分難以理解，它並不是一個實際存在的東西，而是一個邏輯上的概念，在實際的物理儲存中，真實的資料仍然是存放在不同的節點中。它具有以下幾個特性：
分割槽
不可變
能並行操作
分割槽分割槽的意思是，同一個RDD中的資料儲存在叢集不同的節點中，正是這個特性，才能保證它能夠被並行處理。前面提到，RDD是一個邏輯上的概念，它只是一種資料的組織形式，我們可以用下圖來說明這個組織結構：
資料仍然是分佈在叢集中的各個節點，RDD中不存放任何資料，但是每個分割槽有它在RDD中的一個index，透過RDD自己的ID和分割槽的index可以確定每個資料塊的編號，從而能夠提取到相應的資料進行操作。
不可變每一個RDD都是隻讀的，包含的分割槽資訊不可以被改變。因為已有的RDD無法被改變，所以每次對資料的操作，會產生新的RDD作為結果。每次產生的新RDD，我們需要記錄它是透過哪個RDD進行轉換操作得來，因此新老RDD存在依賴關係，這樣做的一個好處是不需要將每一步產生的資料結果進行儲存，如果某一步失敗了，只需要回滾至它的前一步RDD再次進行操作，而不需要重複所有的操作。具體依賴的細節這裡不再闡述，實現邏輯比較複雜，之後會有文章專門講解。
並行操作之前提到同一個RDD中的資料儲存在叢集不同的節點中，正是這個特性，才能保證它能夠被並行處理。因為不同節點的資料可以被分別處理，
比如現在一群人手中都分別拿著幾種水果，如果現在要給這些水果按照種類順序削皮，例如先削蘋果，後削梨，最後削桃子，肯定是一種水果分別在不同的人手上才能完成並行的任務。如果一個人手上都是蘋果，一個人手上都是梨，那隻能等一個人削完另一個人才能繼續。
總結相比MapReduce，Spark做出了幾個改進，從而獲得了效能大幅度的提升。
Spark將操作的資料放入記憶體中，而不是硬碟，這讓讀寫速度大大提升
Spark任務中每一步操作產生的結果並不需要寫入硬碟，而是隻記錄操作之間的依賴關係，因此提高了容錯率，並大大降低了恢復任務的成本使用分割槽的方式，讓資料能夠並行處理