什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

MapReduce: 分布式的计算框架 缺点:执行速度慢 IO瓶颈 ==> 磁盘IO 网络IO shuffle机制:数据需要输出到磁盘,而且每次shuffle都需要进行排序操作 框架的机制: 只有Map和Reduce两个算子,对于比较复杂的任务,需要构建多个job来执行 当存在job依赖的时候,job之间的数据需要落盘(输出到HDFS上) Spark:基于内存的分布式计算框架==>是一个执行引擎 用RDD进行各种运算,有多种算子(具体可以参考源码) 起源于加州大学伯克利分校的AMPLib实验室

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

MapReduce 就像一台又慢又稳的老爷车,虽然距离 MapReduce 面市到现在已经过去了十几年的时间,但它始终没有被淘汰,任由大数据技术日新月异.蓬蓬勃勃.花里胡哨地发展,这个生态圈始终有它的一席之地. 不过 Spark 的到来确实给了 MapReduce 不小的冲击,它比 MapReduce 理论上要快两个数量级,所以近几年不断有人讨论 Spark 是否可以完全替代 MapReduce ,但是为什么说是不断有人讨论呢?因为这些年 Spark 始终是无法完全取代 MapReduce .

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

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

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别.   一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比 测试环境: CPU:7000个 内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公

来源:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark

转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-25/2825056  摘要:Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spark可以更专注计算的本身, 以求通过更细的分工达到更高的执行效率. Tachyon是Spark生态系统内快速崛起的一个新项目. 本质上, Tachyon是个分布式的内存文件系统, 它在减轻Spark内存压力的同时,也赋予了Spark内存快速大量数据读写的能力.Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spar

08.Spark常用RDD变换 8.1 概述 Spark RDD内部提供了很多变换操作,可以使用对数据的各种处理.同时,针对KV类型的操作,对应的方法封装在PairRDDFunctions trait中,KV类的RDD可以被隐式转换成PairRDDFunctions类型.其中很多的操作,和传统的SQL语句中的操作是对应的,只是底层换成Spark的MR计算. 8.2 常用变换 操作 解释 map 变换,将输入的每个元素进行响应操作,生成新的元素 flatMap 压扁,取出具有可迭代性质的组件中每个

当我们在使用spark编写mr作业是,最后都要涉及到调用reduce,foreach或者是count这类action来触发作业的提交,所以,当我们查看这些方法的源码时,发现底层都调用了SparkContext的runJob方法,而SparkContext的runJob方法又调用的DAGScheduler的runJob方法: def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iterator[T]) => U, partiti

背景 mr引擎在hive 2中将被弃用.官方推荐使用tez或spark等引擎. 选择 tez 使用有向无环图.内存式计算. spark 可以同时作为批式和流式的处理引擎,减少学习成本. 问题&&不便 tez: 在hive sql中使用了union 或 join操作 tez会将任务切分,每个小任务,创建一个文件文件夹,如下: 这就会造成一个非常严重的问题,假如这张表的下文,使用这张表没有用tez,而是使用spark或者mr, 这两种引擎是不会遍历子文件夹下的内容的.查出来的数据为0.而我们很

原文引自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Sp

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公

Spark比MR快的原因 1.Spark基于内存的计算 2.粗粒度资源调度 3.DAG有向无环图:可以根据宽窄依赖划分出可以并行计算的task 细粒度资源调度 MR是属于细粒度资源调度 优点:每个task运行的时候单独申请资源,资源被充分利用 缺点:task启动速度慢 粗粒度资源调度 Spark是属于粗粒度资源调度 优点:一次性将所有需要的资源都申请下来,task后续启动就不需要额外申请资源,启动速度非常快 缺点:会造成资源的浪费,因为只有当最后一个task运行完以后资源才会被释放 资源申请 1

Spark基本知识 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎. spark与hadoop的区别 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有 的 数 据 , 支 持 着 Hadoop 的 所 有 服 务 . 它 的 理 论 基 础 源 于 Google 的 TheGoogleFileSystem 这篇论