有了Hadoop MapReduce, 为什么还要Spark?

引言:和 Hadoop 一样,Spark 提供了一个 Map/Reduce API(分布式计算)和分布式存储.二者主要的不同点是,Spark 在集群的内存中保存数据,而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据. 本文选自<SparkGraphX实战>. 大数据对一些数据科学团队来说是 主要的挑战,因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处 理.此外,即使专为大数据设计的系统,如 Hadoop,由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据,我们将在本章的其他部分看到这方面的内容.

Spark与Hadoop MapReduce均为开源集群计算系统,但是两者适用的场景并不相同.其中,Spark基于内存计算实现,可以以内存速度进行计算,优化工作负载迭代过程,加快数据分析处理速度:Hadoop MapReduce以批处理方式处理数据,每次启动任务后,需要等待较长时间才能获得结果.在机器学习和数据库查询等数据计算过程中,Spark的处理素的可以达到Hadoop MapReduce 的100倍以上.因此,对于实时要求较高的计算处理应用,Spark更加适用:对于海量数据分析的非实时计算

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

写在前面: 需要保证hadoop版本  各个jar版本一致,否则可能出现各种哦莫名奇妙的错误! maven 依赖: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:

使用 Hadoop Mapreduce 进行数据处理 1. 综述 使用HDP(下载: http://zh.hortonworks.com/products/releases/hdp-2-3/#install)搭建环境,进行分布式数据处理. 项目文件下载,解压文件后将看到项目文件夹.该程序将读取 cloudMR/internal_use/tmp/dataset/titles 目录下的四个文本文件, 文件中的每一行文本都是来自于 wikipedia 的一个标题, 读取每个标题,并使用 cloudMR

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

MapReduce和Spark比较 目前的大数据处理可以分为以下三个类型: 1.复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间: 2.基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间: 3.基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间. 大数据处理势必需要依赖集群环境,而集群环境有三大挑战,分别是并行化.单点失败处理.资源