误解一:Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术(in-memorytechnology).其实不是这样的!没有一个Spark开发者正式说明这个,这是对Spark计算过程的误解. 我们从头开始说明.什么样的技术才能称得上是内存技术?在我看来,就是允许你将数据持久化(persist)在RAM中并有效处理的技术.然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项,虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS,Tachyon,HBase,Cassandra等系统中,但是不管是

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

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势. 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,要

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势.  创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,

之前对国产的时序大数据存储引擎 TDengine 感兴趣,因为号称比Hadoop快十倍,一直很好奇怎么实现的,所以最近抽空看了下白皮书和设计文档. 如果用一句话总结,就是 TDengine 是为特定的工业物联网领域而生,为时序数据做了针对性的优化也有一些限制,所以能比 Hadoop 快.而 Hadoop 运用于工业物联网的时序数据的场景下,也是有点不合时宜.因为它是为了Map Reduce而生,想解决的是一次写入.多次读取,需要高数据吞吐的场景. 要想理解一个产品的设计,首先要理解它所面对的场景

一. 下载资料 1. JDK 1.6 + 2. Scala 2.10.4 3. Hadoop 2.6.4 4. Spark 1.6 二.预先安装 1. 安装JDK 2. 安装Scala 2.10.4 解压安装包即可 3. 配置sshd ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys mac 启动sshd sudo launchctl load -w /System/

hadoop shell运行的时候不会报这个错误,因为我已经重新在64位机上编译了源文件,并把so文件复制到hadoop的native目录下,而且环境变量也设置正确了,所以hadoop本身没有问题. 但在启动spark相关的shell时就会报这个问题. 经过查找,发现知乎上有人问了这个问题,我尝试照回答操作了,问题解决. 主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件.具体是,spark-shell依赖的是scala,scala 依赖的是JAVA_HOME下的

原文地址: https://www.zhihu.com/question/23974067/answer/26267153 原文内容: 我64位机器,当时hadoop启动的时候出现这个问题是因为hadoop本身自带的本地库是32位的,我现在hadoop2.2.0已经替换了本地库为64位的了,并且编译spark的时候采用了相对应的版本:SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly但是现在进入spark shell的时候依

Spark在偷换概念,Hadoop跑硬盘,Spark跑内存,地球人都知道,内存的速度可是远超硬盘一个量级,超过100倍又有什么奇怪的.如果要比,咱们都拿硬盘来跑跑看!

(1)Spark计算速度远胜于Hadoop的原因之一就在于中间结果是缓存在内存而不是直接写入到disk Hadoop每次计算先写磁盘,下次计算先从磁盘读,计算结果再写磁盘,如此往复.这对于迭代计算,是个噩梦 -----Spark为每个应用程序在worker上开启一个进程,而一个Job中的Task会在同一个线程池中运行,而Hadoop Map Reduce的计算模型是每个Task(Mapper或者Reducer)都是一个单独的进程,启动停止进程非常expensive,同时,进程间的数据共享也不能基

Hadoop安装 Java环境配置 安装课程:安装配置 配置手册:Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04[依照步骤完成配置] jsk安装使用的链接中第三种方式. jdk安装需要遵照:https://askubuntu.com/questions/761127/how-do-i-install-openjdk-7-on-ubuntu-16-04-or-higher sudo add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137979.html

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.

眼下在媒体上有非常大的关于Apache Spark框架的声音,渐渐的它成为了大数据领域的下一个大的东西. 证明这件事的最简单的方式就是看google的趋势图: 上图展示的过去两年Hadoop和Spark的趋势.Spark在终端用户之间变得越来越受欢迎,并且这些用户常常在网上找Spark相关资料.这给了Spark起了非常大的宣传作用.同一时候环绕着它的也有误区和思维错误,并且非常多人还把这些误区作为银弹.觉得它能够解决他们的问题并提供比Hadoop好100倍的性能. 这篇文章将为希望在自己系统接入

[编者按]时至今日,Spark已成为大数据领域最火的一个开源项目,具备高性能.易于使用等特性.然而作为一个年轻的开源项目,其使用上存在的挑战亦不可为不大,这里为大家分享SciSpike软件架构师Ashwini Kuntamukkala在Dzone上进行的Spark入门总结(虽然有些地方基于的是Spark 1.0版本,但仍然值得阅读)—— Apache Spark:An Engine for Large-Scale Data Processing,由OneAPM工程师翻译. 本文聚焦Apache

最近耳闻Spark风生水起,这两天利用休息时间研究了一下,果然还是给人不少惊喜.可惜,笔者不善JAVA,只有PYTHON和SCALA接口.花了不少时间从零开始认识PYTHON和SCALA,不少时间答了VIM的IDE,总算走入正途.下面将一些SPARK集群搭建心得简单写一下.期间也零星碰到不少问题. //spark 1,去mirror站点下138M大小的编译好的包,去下SCALA 2.9.X,HADOOP该启动的启动 2,配置各种$HOME和$PATH配置$SPARK_HOME/conf/spar

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

Hadoop是啥?spark是啥? spark能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算.离线计算)? 学习Hadoop和spark,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料? 1 Hadoop是啥?spark是啥? (1)先来了解下Hadoop历史渊源 Doug Cutting是Apache Lucene创始人, Apache Nutch项目开始于2002年,Apache Nutch是Apache Lucene项目的一部分.2005年Nutch所有主要算

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. 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还会索引和跟踪

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