1.前言 Spark是基于内存的计算,而Hadoop是基于磁盘的计算:Spark是一种内存计算技术. 但是事实上,不光Spark是内存计算,Hadoop其实也是内存计算. Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题:Spark多个任务之间数据通信是基于内存,而Hadoop是基于磁盘. Spark SQL比Hadoop Hive快,是有一定条件的,而且不是Spark SQL的引擎一定比Hive的引擎快,相反,Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快. 2.内存计算技

谈谈MapReduce的概念.Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算. 有以下几个特点: 分而治之,并行处理. 抽象了map和reduce的计算流程,对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理,之后在reduce端对map结果进行汇总. 移动计算而非移动数据. 数据的计算传输需要大量的磁盘和网络IO.MapReduce会尽量在数据存储的节点执行计算,以减少不必要的开

用户使用的sql: select count( distinct patient_id ) from argus.table_aa000612_641cd8ce_ceff_4ea0_9b27_0a3a743f0fe3; 下面做不同的测试: 1.beeline -u jdbc:hive2://0.0.0.0:10000 -e "select count( distinct patient_id ) from argus.table_aa000612_641cd8ce_ceff_4ea0_9b27_

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 起因 使用hive做join查询,a表十几万数据,b表1kw多点数据,结果跑起来就是跑一半返回错误,提示如下: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask 尝试 实在是没什

执行Hive查询: Console是这样报错的 java.sql.SQLException: Error from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.execute(HiveStatement.java:) at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.executeQuery(HiveStatement.java:) at org.a

hive运行查询语句时报错: Error: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask at org.apache.hive.service.cli.operation.Operation.toSQLExc

在hive Beeline命令行使用insert into ... select ...向hive表插入数据时,报FAILED:Execution Error,return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误,具体如下所示: 然后查看hive服务日志,在日志中发现了Error:Java heap space信息,如下所示: 然后在hive命令行执行set mapred.map.child.java.opts;发现-

CT 的第一张到倒数第二张的时间0040,0002(ScheduledProcedureStepStartDate)DA:2008-10-27;0040,0003(ScheduledProcedureStepStartTime)TM:10:41:49;0040,0004(ScheduledProcedureStepEndDate)DA:2008-10-27;0040,0005(ScheduledProcedureStepEndTime)TM:11:11:49;0040,0244(Performe

谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 1.解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多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

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

一.区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程. ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现.Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的,而是采用Aggregator机制(Hashmap每个元素<K,V>形式)实现.(下面有较详细说明) p

1.概念 2.Split机制 3.MR Shuffle过程 4.MR中REDUCE与MAP写作过程 5.MR全貌

hadoop 错误:Incorrect configuration: namenode address dfs.namenode.servicerpc-address or dfs.namenode.rpc-address is not configured. hadoop 错误:java.lang.IllegalArgumentException: Does not contain a valid host:port authority: tc_70_118:43624 1.etc/hadoo

方法:去掉参数SET hive.auto.convert.join=true; 从配置文件$KYLIN_HOME/conf/kylin_hive_conf.xml删掉 或 kylin-gui的cube的“参数覆盖”页上删掉. 其实关于hive.auto.convert.join kylin用的是  SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

spark和mapreduce差不多,都是一种计算引擎,spark相对于MapReduce来说,他的区别是,MapReduce会把计算结果放 在磁盘,spark把计算结果既放在磁盘中有放在内存中,mapreduce把可能会把一个大任务分成多个stage,瓶颈发生在IO,spark有一个叫DAG(有向无环图)的东西,可以把多个算子都放在一个stage进行合并. spark shuffle的时候一定会把数据放在磁盘中,因为如果在shuffle的时候数据丢失,代价特别的昂贵 spark和mapredu

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

王家林简介 Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰富的源码.实务和性能优化经验.彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码,并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究. Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一: Android架构师.高

2013年参与开发了一个类似storm的自研系统, 2014年使用过spark 4个多月,对这两个系统都有一些了解. 下面是我关于这两个系统的简单对比: Spark: 1. 基于数据并行,https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism.相同的操作作用在数据的不同部分,利用transformation的pipeline提高性能. 2. 本质上是batch processing,latency 通常> 1s. 3. RDD是spark的核心,封装了分布式

HadoopHadoop是什么? 答:一个分布式系统基础架构. Hadoop解决了什么问题? 答:解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储(HDFS)和处理(MapReduce). HiveHive是什么? 答:Hive是建立在Hadoop之上的,使用Hadoop作为底层存储的批处理系统.(可以理解为MapReduce的一层壳) Hive解决了什么问题? 答:Hive是为了减少MapReduce jobs的编写工作. HBaseHBase是什么?