如何进行mr与spark的比较，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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1. mr目前不支持DAG计算模型，Tez尝试做这样的优化，但还不成熟。

2. spark 1.2.0之前的版本，shuffle有问题，不够稳定，1.2.0使用了netty4，据称解决了问题，还没有进行尝试。

3. spark生态圈更具优势，spark sql、spark streaming、spark graphx、spark mllib都基于spark core，之间可以无缝串联。

4. spark更方便，spark-shell可以很快地进行一些原型验算。

5. hadoop更heavy也更稳定。

看完上述内容，你们掌握如何进行mr与spark的比较的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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