1)Spark本身没有自己的存储与meta库两种最核心的东西,需要依赖HDFS和Hive的相关功能,而社区的发展趋势也没有往这边开发的意思,故Spark是作为一个计算引擎的定位长期存在的; 2)RDD, DataSet、DataFrames的三种计算形式 由于计算过程中没有一个持久化的计算元数据管理导致后续对于数据血缘的解析难度过大,无法满足数据仓...
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,并得到一个新的 RDD,然后继续后续迭代计算,像 Stream 流一样依次执行,直到任...
- 因为无法检测具体每种查询所消耗的内存资源,所以本次执行Spark SQL和Hive基本可以假定是在充分使用了8G内存资源下测试的。 - 对于三种类型的查询方式在内存上的使用情况在纵向比较是存在困难的,一是没有监测到具体查询中Hive和SparkSQL的内存使用情况,二是三者并非都是以内存计算为特点,纵向比较意义不大。但是可以...
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...
我们发现 Hive 本质上并没有什么技术创新,只是将 数据库 和 MapReduce 两者有效结合,但是却给上层的程序员提供了极大的开发便利。 虽然,在性能方面没有质的飞跃,但是由于开发门槛大大降低,在离线批处理占有非常大市场。 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 必知必会:Action算子 2.大数据分布式文件系统之Hadoop 必知必会 内容包括:Hadoop Shell ,HDFS 命令有 hadoop fs 和 hdfs dfs 两种风格,都可使用,效果相同。 Hadoop 必知必会:Hadoop Shell 3.大数据分布式数据库之Hive必知必会 Hive 的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 或者 spark 等任务执行,并可以针对...
Spark Sql是最有潜力成为数据仓库的主要形式，但目前来说仍然是以Hive meta库作为元数据管理hdfs作为数据存储，由于本身的sql解析器不如Hive，一般情况下是用Hive的sql解析器来替换本身的解析器。本质来说Spark Sql只是作为hive的计算速度强化版使用。并且，在CPU密集任务及复杂计算任务上，它的性能及稳定性远远比不上...
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)...
生态系统:Hadoop生态系统中有很多工具和库与MapReduce紧密集成,如Hive、Pig和HBase。如果你的团队已经熟悉这些工具,MapReduce可能更受欢迎。 4. 成本和可扩展性 硬件:Spark通常需要更多的内存,这可能会影响总体成本。MapReduce通常更适合成本敏感的应用。 可扩展性:两者都设计为可扩展的大数据处理框架。但是,Spark在内...
Apache Spark的目的是处理数据。但为了处理数据,引擎需要从存储中输入数据,Spark利用HDFS来实现这一目的(这一选择不是唯一的,但是最流行的,因为Apache是其背后的大脑)。 Apache HIVE和Apache Spark的混合 Apache HIVE和Apache Spark是高度兼容的,两者相结合可以解决很多的业务问题。 例如,一个公司正在分析消费者行为,需...