Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要就是解决数据存储和数据分析计算的问题（通过HDFS和MapReduce实现）。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储，查询，分析数据，方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。从Hadoop到...
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以存储,查询,分析数据,方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。 Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速。 从Hadoop到大数据生态 广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈。 Hadoop对应于Google三驾马车:HDFS对应于GFS,即分布式文件系统,MapR...
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处...
他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是,MapReduce慢,但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL,那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小,人又懒,对吃的精细程度要求有限,那你可以买个电饭煲,能蒸能煲能烧,省了好多厨具。 上面的介绍,基本就是一个数...
从工程的角度来看,效率和灵活性就是一对矛盾体。Hive的出现使大数据处理任务的开发效率提高了,但是在数据的表达力和灵活性上。肯定不如直接写MapReduce程序。所以这两个技术也不是相互替代的关系。需要根据实际的场景去选择。 最后再来说一下Spark,Spark经常用来和Hadoop进行对比,主要是和Hadoop的MapReduce对比。Spark本...
Spark 无论是 MapReduce 还是 Hive 在执行速度上其实是很慢的,但是没有比较就没有伤害,直到 Spark 框架的横空出现,人们的意识也发生了重大改变。 Spark 将大数据集合抽象成一个 RDD 对象,然后提供了转换、动作两大类算子函数,对RDD进行处理,并得到...
他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是,MapReduce慢,但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL,那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小,人又懒,对吃的精细程度要求有限,那你可以买个电饭煲,能蒸能煲能烧,省了好多厨具。
当然Spark 为了保留 Hive 的SQL优势,也推出了 Spark SQL,将 SQL 语句解析成 Spark 的执行计划,在 Spark 上执行。 Tom哥有话说: Spark 像个孙猴子一样横空出世,也是有先天条件的。Hadoop 早期受内存容量和成本制约很大,但随着科技进步,到了Spark时期内存条件已经具备,架构思路也可以直接按照内存的玩法标准来设计。
Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术,大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。 在单机数据管理系统时代,一台服务器上可以满足数据存储的需求,计算也不会遇…
今天我们就对 Hadoop、Hive、Spark 做下分析对比。 Hadoop Hadoop 称为大数据技术的基石。 由两部分组成,分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce)。 HDFS 有两个关键组件: 1、NameNode 负责分布式文件系统的元数据(MetaData)管理,如:文件路径名、数据块的 ID 以及存储位置等信息,相当于操作系统中文件分配表(FAT)...