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Hadoop主要用于使用MapReduce范例的大规模磁盘操作,而Spark则是一种更灵活,但成本更高的内存处理架构。两者都是Apache的顶级项目,经常一起使用,并且有相似之处,但在决定使用它们时,了解每个项目的特征是非常重要的。
1)快:与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以 上。Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中 的。 2)易用:Spark支持Java、Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应 用。而且Spa...
Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷,(spark 与 hadoop 的差异)具体如下: 首先,Spark 把中间数据放到内存中,迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地,保存到磁盘上,这样势必会影响整体速度,而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架...
Spark 是基于内存的分布式计算框架,对比Hadoop, Spark相对较新,2012 年由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发。 Spark 的作用与MapReduce类似, 也相当于是大数据这台车的发动机,对比MapReduce,Spark运行相率高, 应用场景更多, API接口更丰富。如果MapReduce是自然吸气发动机, Spark可以看做是大排量的涡轮增压发动机。
Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎,构建一个由Master+Worker构成的Spark集群,Spark运行在集群中。这个standalone区别于Hadoop的,这里的Standalone是指只用Spark来搭建一个集群,不需要借助其他框架。 2.3.1 集群角色之资源管理 Master和Worker集群资源管理 Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者,即Spark在特...
1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2Hadoop 发展历史(了解) 1)Hadoop创始人Doug Cutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene框架基础上进行优化升级,查询...
百度试题 结果1 题目 1 Hadoop 3.2 Spark 3.3 NoSQL数据库 3.4 数据仓库 3.5 数据挖掘工具 相关知识点: 试题来源: 解析 Spark:是一个基于内存计算的大数据处理引擎,具有高速的数据处理能力。 反馈 收藏
答:Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的 是Spark的中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此 Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。这 使得Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存 ...
Hadoop大数据处理实战第9章 Spark实战本章导读Spark是一个高性能、易于使用的开源平台,它既为用户提供了批处理功能,又为用户提供了基于内存的实时数据处理和分析功能。此外,Spark还是一个支持迭代和交互式计算的通用计算引擎。在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,如交互式查询...