批處理計算是CGFT所包含的內(nèi)容，那么，具體的什么是批處理計算？下文是對它的詳細(xì)介紹，一起隨融躍小編了解一下！

批處理計算主要解決針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理，也是我們?nèi)粘?shù)據(jù)分析工作中常見的一類數(shù)據(jù)處理需求。

MapReduce是具有代表性和影響力的大數(shù)據(jù)批處理技術(shù)，可以并行執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。

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MapReduce方便了分布式編程工作，它將復(fù)雜的、運(yùn)行于大規(guī)模集群上的并行計算過程高度的抽象到了兩個函數(shù)--Map和Reduce，編程人員在不會分布式并行編程的情況下，也可以很容易將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上，完成海量數(shù)據(jù)集的計算。

Spark是一個針對超大數(shù)據(jù)集合的低延遲的集群分布式計算系統(tǒng)，比MapReduce快很多。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，還可以優(yōu)化迭代式工作負(fù)載。

在MapReduce中，數(shù)據(jù)流從一個穩(wěn)定的來源，進(jìn)行一系列加工處理后，流出到一個穩(wěn)定的文件系統(tǒng)（如HDFS）。而對于spark而言，則使用內(nèi)存替代HDFS或本地磁盤來存儲中間結(jié)果，因此，spark要比MapReduce的速度快許多。