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spark优势在于基于内存计算,速度很快,计算的中间结果也缓存在内存,同时spark也支持streaming流运算和sql运算 Mesos是资源管理框架,作为资源管理和任务调度,类似Hadoop中的Yran Tachyon是分布式内存文件系统 Spark是核心计算引擎,能够将数据并行大规模计算 Spark Streaming是流式计算引擎,将每个数据切分成小块采用spark运算范式进行运算 Spark SQL是Spark的SQL ON Hadoop,能够用sql来对数据进行查询等功能 Graph…
http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg…
Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml Java版本 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java…
大数据实时处理平台市场上产品众多,本文着重讨论spark与storm的比对,最后结合适用场景进行选型. 一.spark与storm的比较 比较点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般 动态调整并行度 支持…
[TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textFile("hdfs://***") RDD中的filter函数过滤带有'ERROR'的行,输出errors(一个RDD) var errors = file.filter(line=>line.contains("ERROR")) RDD中的count函数返回&q…
前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A…
[前言:笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比,首篇侧重于"宏观"上的对比,更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点:次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比,更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深.更全面的认识.通过两篇文章的解读,希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解,并且能够在遇到诸如"MapReduce…
随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…
市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366356 Spark编程模型 SparkContext类和SparkConf类 代码中初始化 我们可通过如下方式调用 SparkContext 的简单构造函数,以默认的参数值来创建相应的对象.val sc = new SparkContext("local[4]", "Test Spark App") 这段代码会创建一个4线程的 SparkContext 对象 .…