MapReduce采用了多进程模型,而Spark采用了多线程模型。多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源,但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的,都是 jvm 进程,每次启动都需要重新申请资源,消耗了不必要的时间。 Spark Task则是基于
flatMapWith flatMapWith与mapWith很类似,都是接收两个函数,一个函数把partitionIndex作为输入,输出是一个新类型A;另外一个函数是以二元组(T,A)作为输入,输出为一个序列,这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def flatMapWith[A:ClassTag,U:Class...
另外MapReduce的计算基于key-value的数据对,value域可以包含各种类型的数据,如结构化数据或图片、文件类非结构化数据,因此MapReduce计算框架能够很好地支持非结构化数据的处理。 此外,在容错性方面,由于MapReduce的分布式架构设计,在设计之初即设定了硬件故障的常态性,因此其计算模型设计了大量的容错逻辑,如任务心跳、重试...
- mapreduce.map.memory.mb: 1024 - mapreduce.reduce.memory.mb: 1024 Spark 默认参数: - spark.executor.memory: 1g - spark.driver.memory: 1g 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 类图(配置项关联) MapReduce+int mapMemory+int reduceMemory+void runJob()Spark+int executorMemory+int driverMemory+void ru...
Job的划分方式不同，MapReduce中一个map和一个reduce划分为一个Job，在Spark中Job的划分是以action算子...
计算过程适配,主要是对齐 Mapreduce 的计算逻辑和 Spark 的计算逻辑。 配置适配,帮助用户自动地完成 Mapreduce 参数到 Spark 参数的转化。 提交端适配,这个是真正实现平滑迁移的关键点,使用户不需要修改他的提交命令就可以完成升级。 配合工具,帮助用户做数据正确性的校验。
Spark与MapReduce的区别: 1. Spark处理数据是基于内存的,而MapReduce是基于磁盘处理数据的。 2. Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图,减少了shuffle和数据落地磁盘的次数。 3.Spark是粗粒度资源申请,而MapReduce是细粒度资源申请。 Spark的优势: 1.每一个作业独立调度,可以把所有的作业做一个图进行调度,各个作...
MapReduce作为大数据计算引擎的先驱,通过简单的Map和Reduce模型处理数据。然而,它的模型简单性使得对于复杂处理任务的支持有限,且不能有效利用内存,导致大量的磁盘IO操作和时间延迟。为了解决这些问题,Spark应运而生。 Spark引入了RDD(弹性分布式数据集)的概念,支持多个计算任务在一个RDD中并行进行。这大大提高了处理效率...
Spark与MapReduce的主要差异点: 1. Spark是基于内存处理数据的,而MapReduce则是基于磁盘。MapReduce将中间结果保存在磁盘上,虽然减少了内存占用,但牺牲了计算效率。而Spark则将计算的中间结果保存在内存中,可以重复利用,从而提高数据处理效率。 2. Spark在数据处理过程中构建了DAG(有向无环图),有效减少了shuffle次数...
MapReduce、Spark属于离线计算、批量计算引擎,Storm、Sparkstreaming、Flink属于实时计算、流式与批量并存的计算引擎。 给计算引擎宝贝们分好类之后,我们一个个的来看看它们的绝技。MapReduce是大数据计算引擎的开山鼻祖,自Google著名的三篇论文发表之后,大数据处理开始流行起来,很多企业都使用Hadoop三件套MapReduce、HDFS、...