Hadoop实质上是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件. 同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度. Spark 则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. hadoop:存储和处理大数据: spark:只处理大数据. Hadoop除了提供为大家所熟知的HDFS分布式数据存储功能之外,还提供了叫做MapRedu…

Hadoop.Hive.Spark 之间关系 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9513426.html 很的很诙谐有趣. 作者:Xiaoyu Ma ,大数据工程师 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能…

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗? 为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及特定…

1.基础环境搭建 1.1运行环境说明 1.1.1硬软件环境 主机操作系统:Windows 64位,四核8线程,主频3.2G,8G内存 虚拟软件:VMware Workstation Pro 虚拟机操作系统:CentOS7 64位,单核,2G内存 1.1.2集群网络环境 集群包含三个节点,节点之间可以免密码SSH访问,节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址 机器名 核数/内存 用户名 1 192.168.1.61 hadoop1 1核/2G hadoop 2 192.168.1.62 ha…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块.这些模块包括:Ambari.Avro.Cassandra.Hive. Pig.Oozie.Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能. Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍).S…

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j…

参考资料: 与 Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术?:https://www.zhihu.com/question/26568496 还要不要做大数据:http://sinofool.cn/blog/archives/198 别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大:http://geek.csdn.net/news/detail/2780 2015年有关Hadoop的10个预测:http://blog.jobbole.com/85181/ hadoop和大数据的关系?和spar…