而Spark主要是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。 2:依赖关系 Hadoop主要是提供HDFS分布式数据存储功能,在这之外还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以我们完全可以抛开Spark,使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。 Spark也不是非要依附于Hadoop才能生存。但是Sp...
Spark 和 Hadoop 会和谐相处。 越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台,而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户 —— 包括 eBay 和雅虎 —— 都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。自从我们推出 Spark 之后,用户一直在使用...
但是两者完全可以结合在一起,hadoop提供分布式 集群和分布式 文件系统,spark可以依附在hadoop的HDFS代替MapReduce弥补MapReduce计算能力不足的问题。 三:一方面,由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能,目前还是无法由Spark取代的,比如,Storm可以实现毫秒级响应的流计算,但是,Spark则无法做到毫秒级响应。另一方面,企业中...
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写,主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据,可以改进数据的互操作性。 通过Sqoop,可以方便地将数据从MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系数据库中导入Hadoop(比如导入到HDFS、HBase或Hive中),或者将数据从Hadoop导出到关系数据库,使得传统关系数据库和Hadoop之间的数据迁移变得非常方便。 各组件关...
兼容性。【Spark可以与其他开源产品 进行融合】 相对于Hadoop-MapReduce,Spark具有以下优点: Spark计算模式属于MapReduce,但不完全局限于Map和Reduce操作,并且Spark还提供了多种数据集操作类型,编程模型比Hadoop-MapReduce更灵活。 Spark提供了内存计算,可以将中间结果放到内存中,对于迭代运算效率更高。
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系,以图呈现并加以文字描述。 1,HDFS(hadoop分布式文件系统) 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障。 client:切分文件,访问HDFS,与namenode交互,获取文件位置信息,与DataNode交互,读取和写入数据。