q：
如題三者都可以進行資料清洗，區別是什麼？各自使用場景是什麼？
a：spark處理任務比mr快，但是對記憶體消耗是很大的。
多數場景優先考慮hive進行資料清洗，少部分會單獨編寫mr或者spark程式進行複雜處理。
spark自然適合實時資料處理，例如公司現在放貸業務需要30s放款或拒絕，spark是最合適的。
如果不要求實時處理，只是單純資料量大，mr則是合適的選擇。
現在在做的特徵提取，也可以廣義理解成資料清洗，公司訂單量不大，時間要求不高，用python指令碼處理也是可以的。
資料清洗之資料清洗概述
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