mapreduce.map.cpu.vcores=当前值*2; mapreduce.map.memory.mb=当前值*2; mapreduce.map.java.opts=当前值*2; 1. 2. 3. 参数含义如下, set mapreduce.map.cpu.vcores = 4; -- 每个Map Task需要的虚拟CPU个数 set mapreduce.reduce.cpu.vcores = 8; -- 每个Reduce Task需要的虚拟CPU个数 set map...
第十二步,所有MapTask任务完成后,启动相应数量的ReduceTask(数目等于设定的分区数)(不是绝对的,有可能先有一部分MapTask先进行了Reduce过程,可进行配置)(这一步可以不说明,直接说明Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对即可) 第十三步,ReduceTask拿到数据后进行合并,然后再进行一次归并排序(不同MapTask的...
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次数和数据落地磁盘的次数。其根本原因...
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...
7.Spark编程模型更灵活,支持多种语言如java、scala、python、R,并支持丰富的transformation和action的算子 MapReduce 1.适合离线数据处理,不适合迭代计算、交互式处理、流式处理 2.中间结果需要落地,需要大量的磁盘IO和网络IO影响性能 3.虽然MapReduce中间结果可以存储于HDFS,利用HDFS缓存功能,但相对Spark缓存功能较低效...
7.Spark编程模型更灵活,支持多种语言如java、scala、python、R,并支持丰富的transformation和action的算子 >>MapReduce 1.适合离线数据处理,不适合迭代计算、交互式处理、流式处理 2.中间结果需要落地,需要大量的磁盘IO和网络IO影响性能 3.虽然MapReduce中间结果可以存储于HDFS,利用HDFS缓存功能,但相对Spark缓存功能较低...
在EMR 控制台中,进入/usr/local/service/spark目录,切换 hadoop 用户,使用spark-submit提交一个任务,数据需存储在 hdfs 上。 [root@172 ~]# cd /usr/local/service/spark/ [root@172 spark]# su hadoop [hadoop@172 spark]$ hadoop fs -put ./README.md / ...
在MapReduce框架中,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节,Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言,Shuffl...
Spark的数据处理模型采用了基于内存的计算模型,与传统的MapReduce模型有一些显著的不同之处:1、基于内存计算:1)Spark:Spark将数据加载到内存中,尽可能减少磁盘I/O的需求。中间数据和计算结果都可以在内存中保持,从而加速数据处理。这种内存计算模型使Spark在处理迭代
Hadoop：基于磁盘的MapReduce（数据反复读写）Spark：基于内存的DAG计算（数据缓存复用）✅ 响应速度：Hadoop处理TB级数据需数小时Spark同量级数据仅需数分钟 ✅ 资源管理：Hadoop依赖YARN调度资源Spark自带独立资源管理器 📝 五大维度深度对比 一、架构设计差异（硬件选择关键）Hadoop生态圈：HDFS分布式存储（数据分块...