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为什么spArk比mAprEDuCE快

a.由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘,比较影响性能;而Spark利用RDD技术,计算在内存中进行.b.MapReduce计算框架(API)比较局限,而Spark则是具备灵活性的并行计算框架.c.再说说SparkAPI方面-Scala:ScalableLanguage,据说是进行并行计算的最好...

MapReduce从出现以来,已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美:大规模日志处理,ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大,人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管...

Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spar...

mapreduce 是一种编程模型, map是映射, reduce是规约。 也就是说, 有一批数据, map会将这些数据分成好多片小的数据集, 然后进行处理, 然后将所有的结果都合在一起到reduce中去处理, 只不过 spark中不需要像 hadoop中那样每次都是强制性的...

实际上spark也是mapreduce,他是更深层次的mapreduce,MR分mapper和reducer阶段,spark在某种程度上也可以变相分成mapper和reducer阶段,MR和Spark中也都有shuffle阶段,所以两者的原理大致相同,只不过spark之间的这种mapper是可以复用的

(1) Hadoop 1.0 第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X,0.22.x。 (2) Ha...

Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似,一些概念可直接套用,例如,Shuffle 过程中,提供数据的一端,被称作 Map 端,Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper,对应的,接收数据的一端,被称作 Reduce 端,R...

hive已经使用 hive on spark 了, 之前是使用 mapreduce的。所以说 已经替代了

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。 spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算。saprk的这些组件都是进行计算的。spark sql离线计算,spark streaming 流...

Mapreduce中的每个Task分别在自己的进程中运行,当该Task运行完的时候,该进程也就结束了。和Mapreduce不一样的是,Spark中多个Task可以运行在一个进程里面,而且这个进程的生命周期和Application一样,即使没有Job在运行。 这个模型有什么好处...

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