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...
使用内存存储中间计算结果 借助这些亮点优化,Spark 比 MapReduce 运行速度快很多。上图是逻辑回归机器学习算法的运行时间比较 ,Spark 比 MapReduce 快 100 多倍 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...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和S...
由于 MapReduce 中间计算均需要写入磁盘,而 Spark 是放在内存中,所以总体来讲 Spark 比 MapReduce 快很多。因此,Hive on Spark 也会比 Hive on mr 快。为了对比 Hive on Spark 和 Hive on mr 的速度,需要在已经安装了 Hadoop 集群的机器上安装 Spark 集群(Spark 集群是建立在 Hadoop 集群之上的,也就是需要...
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...
在hadoop推出了hive之后,spark也推出了自己的spark SQL。不过后来hive也支持使用spark作为计算引擎代替MapReduce了,这两者的性能上差异也就很小了,我个人还是更喜欢hive一点,毕竟写起来方便。 另外spark除了计算框架之外,当中也兼容了一些机器学习的库,比如MLlib,不过我没有用过,毕竟现在机器学习的时代都快结束了。很少...
Hadoop+Hive+Spark的Windows配置 本文的Hadoop版本之后为了兼容问题换成了Hadoop-3.3.5,请读者注意,另外本文所有软件都可通过百度网盘下载,通过网盘分享的文件:Hadoop+Hive+Spark配置.zip 链接:https://pan.baidu.com/s/1hBZWlLH1ajqBbWedgvcfUg?pwd=esci提取码: esci ...
Spark SQL： 提供了用于结构化数据查询的接口，支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以处理来自 HDFS、Hive、Parquet 等数据源的数据。Spark Streaming： 用于实时数据流处理，能够以小批量的方式处理实时数据流。Spark Streaming 通过将流数据切分为小的批次并使用批处理引擎来执行计算，提供低延迟的流式处理能力。MLlib...
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...
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)...