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Ignite 和 Spark 皆有内存诡计的才调，尤其内存诡计是 Spark 的主打功能，从本领旨趣上来看，SparkRDD > Ignite MapReduce+Cache > Hadoop MapReduce。
但具体来说，Ignite 的诡计模子优于 Hadoop 无用置疑。然则 Ignite 和 Spark，诚然 Ignite 本领旨趣上不如 SparkRDD 先进，然则落实到具体的试验中，则要看具体的业务场景、本领东谈主员对本领和遐想的掌控力、代码优化经过等，无法平直下论断，这个要具体问题具体分析。
Spark 擅长的多轮迭代式诡计、交互式诡计、图诡计等，Ignite 则莫得对应的管制决议。
Ignite
Ignite 的诡计功能旨趣与 Hadoop 一致，皆是 MapReduce 范式，即不错将一个批量任务拆分为多个部分，然后在不同的节点并行扩充，这么就不错并行地愚弄总共节点的资源，来减少诡计任务的全体扩充时期。
然则 Ignite 的诡计有两个进攻的特有之处，一个是鉴于 Ignite 生动的部署模子，Ignite 的诡计不错是离线诡计，也不错是在线诡计，关于在线的场景，比如 OLTP 业务，它不错通过将恳求中的诡计负载同时局放在多个可用节点上，然后将成果复返，这么不错进步总共这个词系统的膨大性和容错才调。 另一个是诡计不错和数据并置，即诡计会被发送到要处理的数据地点的节点，这么会使支拨最小化。
伸开剩余38%Spark
Spark 的诡计模子从旨趣上来说，动作 MapReduce 的超集长短常先进的，Spark 也具有 MapReduce 的机制和种植接口，是以用 Spark 达成 MapReduce 诡计模子，是不错的。
Spark 的中枢看法 RDD，动作一个通用的数据空洞，矜重管制了 MapReduce 模子在处理多轮迭代式算法（比如机器学习、图算法等）的性能瓶颈而遐想的，即幸免了中间成果落盘导致的无边数据复制、磁盘 IO 和序列化支拨。然则 Spark 的诡计功能是按照离线系统遐想的，无法达成 Ignite 的在线诡计功能。
发布于：湖南省