一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型,即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术,其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作,在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作;HDFS则是对Hadoop的输入文...
针对Hadoop MapReduce在迭代式、交互式计算方面的不足,美国加州大学的AMPLab提出了基于内存展开分布式计算的大数据平台Spark。Spark借鉴于Scala语言函数式编程的理念,提出RDD分布式数据架构,实现了Spark系统的快速性和高容错性。目前,Spark已衍生为涵盖各种计算模式的生态系统,并与Hadoop生态系统无缝兼容。 2.2 弹性分布式数据...
51CTO博客已为您找到关于hadoop和spark版本对应关系的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及hadoop和spark版本对应关系问答内容。更多hadoop和spark版本对应关系相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
51CTO博客已为您找到关于hadoop和spark版本对应关系的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及hadoop和spark版本对应关系问答内容。更多hadoop和spark版本对应关系相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。