(7)Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎,批处理速度比MR快近10倍,内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍(源自官网描述); (8)Spark中RDD一般存放在内存中,如果内存不够存放数据,会同时使用磁盘存储数据;通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制,可以实现灾难恢复,当数据丢失时...
更准确地说,Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统,如Hbase、Hive等。 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层,可融入Hadoop的生态系统,以弥补缺失MapReduce的不足。 Spark相比Hadoop MapReduce的优势[插图]如下。
//spark框架 //TODO 建立和spark框架的连接 //JDBC : Connection (setMaster表述的是spark框架运行的环境,local环境,即本地环境,setappname给应用起名 val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(sparConf) //TODO 执行业务操作 //TODO 关闭连...
Spark与Hadoop对比 一、运行速度方面: Spark把中间数据放到内存中,迭代运算效率高。 Hadoop MapReduce将计算结果保存到磁盘上,这样会影响整体速度,而Spark支持DAG图的分布式并行计算的编程框架,减少了迭代过程中数据的落地,提高了处理效率。 二、容错方面: Spark引进了弹性分布式数据集RDD 的概念,它是分布在一组节点中...
编程语言:Hadoop使用Java编程,而Spark支持多种编程语言,包括Scala、Java、Python和R。这使得使用Spark更加灵活和方便。 资源管理器:Hadoop使用YARN作为资源管理器,而Spark可以与YARN、Apache Mesos和Spark自带的独立调度器一起使用。 总的来说,Spark在性能、灵活性和多功能性方面相对于Hadoop有一些优势。但在某些场景下,...
Catalyst优化器Spark SQL的Catalyst优化器能够优化查询执行计划，通过规则引擎进行自动化优化，提升查询性能。三、Hadoop与Spark的应用场景对比 虽然Hadoop和Spark在某些功能上有所重叠，但它们的应用场景和适用性有所不同。以下是对比分析：批处理 vs. 实时处理 Hadoop：由于其基于MapReduce的计算模型，Hadoop更适用于批...
性能对比 在大规模数据处理方面,Spark的计算性能明显优于Hadoop。特别是在迭代计算和实时计算方面,Spark能够显著提高处理速度。 应用场景 对于需要快速处理大规模数据、进行实时计算和迭代计算的场景,Spark更为适合。而对于传统的大数据批处理场景,Hadoop仍然具有一定优势。
鉴于Hadoop读取和写入文件到HDFS,Spark使用称为RDD,弹性分布式数据集的概念处理RAM中的数据。 Spark可以以独立模式运行,Hadoop集群可用作数据源,也可以与Mesos一起运行。在后一种情况下,Mesos主站将取代Spark主站或YARN以进行调度。 Spark是围绕Spark Core搭建的,Spark Core是驱动调度,优化和RDD抽象的引擎,并将Spark连接...