速度Spark为什么能够把云计算大数据的速度提高到100倍以上

最新推荐文章于 2022-04-10 20:25:12 发布
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#云计算 #大数据 #spark

本文深入探讨了大数据处理领域的两种关键框架：Spark和Hadoop，着重对比了它们在内存计算、DAG操作、任务调度机制及容错机制方面的特性，揭示了Spark如何通过内存计算和任务间数据共享提高效率，以及Hadoop在容错和容灾方面的能力。

1、基于内存计算

Hadoop

)shuffle 70%决定了效率 map->reduce 每次计算结果放到磁盘上（容错，容灾）,io网络开销都比较大

Spark

当然对内存要求比较大


2、DAG 有向无环图


对数据的操作首先记录下来，暂时不执行（transform阶段），具体要结果的时候（reduceByKey）才会执行


3、任务调度机制（ Scheduler）


一个虚拟机可以开多个任务


Spark不同任务间可以共享数据（内存级别）


Hadoop中不同任务共享数据--磁盘


4、容错机制（Lineage）


Hadoop中一个节点出错要重新运行


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