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Pourquoi Spark est plus rapide que MapReduce ?
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Spark est plus rapide que MapReduce pour plusieurs raisons :

1. Spark utilise une architecture de traitement en mémoire, tandis que MapReduce stocke les données sur le disque. Le traitement en mémoire est beaucoup plus rapide que le traitement sur le disque.

2. Spark utilise le concept de RDD (Resilient Distributed Datasets) pour le stockage de données. Les RDD sont stockés en mémoire et sont tolérants aux pannes. Cela signifie que les données sont stockées sur plusieurs nœuds, ce qui permet à Spark de paralléliser le traitement des données pour les rendre plus rapides.

3. Spark utilise également la technique du calcul distribué en cluster, qui permet de distribuer le traitement sur plusieurs nœuds. Cela permet de traiter les données plus rapidement en répartissant la charge de travail sur plusieurs machines.

4. Spark propose également un large éventail de librairies pour des tâches spécifiques telles que le traitement d'images, le traitement de texte, le traitement de graphes, etc. Ces librairies permettent de traiter des données plus rapidement et plus efficacement.

En bref, Spark est plus rapide que MapReduce grâce à son architecture de traitement en mémoire, l'utilisation des RDD, la technique du calcul distribué en cluster et des librairies spécifiques pour des tâches particulières.