Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行,好处在于进程之间是互相独立的,每个task独享进程资源,没 有互相干扰,监控方便,但是问题在于task之间不方便共享数据,执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加 载到每个map task中,造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率,Spark采用了线程的最小的执行 单位,但缺点是线程之间会有资源竞争。本栏目推荐文章深入理解spring框架:剖析多线程模式下数据库连接Linux的守护进程 [补档-2023-08-10]PasteSpider之接口的授权实现为什么不采用JWT方式Linux进程间通信 [补档-2023-07-27]Linux的进程管理 [补档-2023-07-25]vue---循环方式以及跳出循环【GUI软件】抖音搜索结果批量采集,支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等!golang进程(主线程)与协程多线程(Java.Thread)学习Spring Boot和 Spring Cloud的区别;单体架构与微服务架构的区别以及优缺点优缺点 线程 进程 方式 Hadoop优缺点 线程 进程 方式 线程 进程 方式 线程 进程 优缺点 机制 内存 方式 优缺点 场景 方式 数据 优缺点 场景 方式 单元 缺点 方式excel 线程 优点 缺点java 线程 进程python 线程goroutine进程gpm