数据量增加后，Hadoop 上的批处理 MapReduce 分析变得滞后。团队如何在不增加成本的情况下提高响应能力？

当Hadoop上的批处理MapReduce分析因数据量增加而变得滞后时，用Apache Spark重写作业是提高响应能力且不增加成本的有效方法。Spark在内存中处理数据，相比MapReduce的磁盘I/O操作，其处理速度更快，尤其适用于迭代计算和复杂分析。 选项“用Pig重写作业”并不能从根本上解决性能问题，因为Pig底层仍依赖MapReduce执行。 选项“增加Hadoop集群的规模”会增加硬件和运营成本，与题目中“不增加成本”的要求相悖。 选项“减小Hadoop集群的规模，但也要用Hive重写作业”会进一步降低性能，并且Hive底层也依赖MapReduce，无法解决根本的滞后问题。