Spark 的优势

最新推荐文章于 2025-03-07 23:59:48 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-07 23:59:48 发布 · 159 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://my.oschina.net/repine/blog/543462
文章标签：

#大数据

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   hot3.png


  1. 基于mapreduce 的分布式计算


    1. 003015_SuTq_1439326.png

  2. 内存计算

    1. 144449_oLmY_1439326.png

  3. DAG图:无回路有向图(Directed Acyclic Graph)

    1. DAG ( delay scheduling  延迟调度 –>  DAG图(有向无环图)

    2. DAG:  (选择最优的运行方式)

    3. 144404_rqpH_1439326.png

转载于:https://my.oschina.net/repine/blog/543462

spark运行分布式集群
DayOneMore的博客
02-19 223
文章目录运行发布python程序集群配置及启动提交应用worker出现问题问题描述解决方法注意 运行发布python程序 当WARN太多 设置log4j.properties文件log4j.rootCategory=WARN, console 运行python程序 spark-submit sparktest.py可直接启动 集群配置及启动 将编译好的 Spark 复制到所有机器的一个相同的目录下，比如 /home/yourname/spark 设置好从主节点机器到其他机器的 SSH
大数据系统基础--绪论
DreamFarLoveNear的博客
03-08 859
大数据出现：1960-1970年，网状数据库、层次数据库出现。 大数据发展：1970-1980年，关系理论与SQL语言，关系数据库理论。 大数据稳步提高：1980-1990年，联机事务处理系统（OLTP），面向交易的处理系统。 大数据再创新高：1985-1989年，面向对象。 大数据持续：1990-2000年，文本与多媒体数据库。 大数据未来：2000-2010年，WEB/XML数据库，分析挖掘（...
Spark-分布式集群运行
藏经阁 | 玄苦
09-24 2901
1.简介这篇文章主要是简单的介绍一下Spark应用如何在集群上运行, 更进一步的理解Spark所涉及到的相关主件2.架构Spark应用在集群上是独立运行的进程, 通过主程序(main program)的SparkContext进行协调. 一般我们成Spark的主程序为driver程序(driver program)特别的, 在集群上运行Spark, SparkContext对象支持和多种不同类型的
使用Spark的优势
Realoyou的博客
05-13 1785
传统MapReduce编程局限性 一个新的框架的诞生，必然是先前的框架无法满足现有的需求和提高生产力，那么相对于spark，传统的mapreduce 编程有哪些局限性呢： 1.繁杂：MapReduce 中，只提供了俩种算子：Map和Reduce,那么基于这俩种算子面对不同的需求场景必然会使编程变得很繁杂。 2.效率低下：1）进程级别低; 2) 基于磁盘，在迭代计算时，数据和网络的频繁IO; 3...
1.Spark介绍
风不止步的博客
11-14 260
一.Spark简介 Spark使用scala语言实现的，它是一种面向对象，函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。 1.Spark与Hadoop差异 Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而Spark支持DAG图的分布式并行计算...
一文了解Spark引擎的优势及应用场景
架构师小吴的博客
06-15 2285
而对数据计算复杂（有推荐、分类、聚类算法场景）且时延要求高的场景，如迭代计算, 交互式计算, 流计算、有机器学习算法需求，图计算需求，且成本投入可以接受的情况下使用Spark SQL,Spark SQL读取的数据都是存入到内存中，因此对机器的内存有要求，且要求内存较大, 相对较贵.总结一下，hiveSQL 应用于大规模的离线跑批，但是对时间要求不高，而Spark SQL 应用于迭代式计算和交互式数据挖掘、Spark Streaming 支持流式数据计算、Spark MLlibk提供的机器学习功能的程序库。
1. Spark与Hadoop对比（Hadoop缺点、Spark如何改进的、Spark优势、Spark能否取代Hadoop）
05-27
3. Spark优势： - Spark的性能比Hadoop更高，因为它采用了内存计算和RDD概念。 - Spark支持流处理和批处理，可以实时响应数据变化。 - Spark提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，...
分布式领域计算模型及Spark&Ray实现对比
junerli的博客
05-05 2401
前面的章节首先对分布式计算领域进行了概述，同时对Spark和Ray的调度设计进行了简要的介绍。我们可以发现，Spark和Ray之所以会采用不同的调度设计，主要原因还在于它们的目标场景的需求差异。Spark当前的核心场景还在于批量的数据计算，在这样的需求场景下我们可以假设数据依赖图是较为简单的，不存在单个分区的任务依赖图、对于同一个分布式数据的不同分区，执行的任务都是同质化的，因此它采用了集中式调度、DAG依赖分析、批量调度等设计方案。
spark资源 spark-2.3.2-bin-hadoop2.7 tgz文件
10-21
Apache Spark的一个关键优势是其内存计算能力，这使得它比基于磁盘的传统大数据处理框架如Hadoop MapReduce要快很多。这种能力得益于其分布式数据结构——弹性分布式数据集（RDDs）。RDDs是分布在集群上的一系列元素...
Spark为何比MapReduce更快？深度解析其核心设计优势
最新发布
Aaron_PHPer的博客
03-07 1377
作为大数据处理领域的两大主流框架，Spark与MapReduce的性能差异始终是开发者关注的焦点。本文从架构设计、执行模型、资源管理等维度，结合工业级实践案例，深入剖析Spark的性能优势根源。
spark有没有什么缺点。。
Rocky
09-27 5297
spark的缺点其实就是的它的优点所带来的问题。 目前Spark主要存在哪些缺点？ (a) JVM的内存overhead太大，1G的数据通常需要消耗5G的内存 -> Project Tungsten 正试图解决这个问题； (b) 不同的spark app之间缺乏有效的共享内存机制 -> Project Tachyon 在试图引入分布式的内存管理，这样不同的spark app可以共享缓...
Spark与Hadoop相比的优缺点
热门推荐
彷徨的博客
09-18 3万+
1. Spark 概述 1.1. 什么是 Spark（官网：http://spark.apache.org） spark 中文官网：http://spark.apachecn.org Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache ...
子雨大数据之Spark入门教程---Spark简介1.1
飘过的春风
02-23 2139
关于Spark Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今...
Spark的好处及优势
04-23 1万+
1 官网地址 链接地址 2 MapReduce局限性 1）繁杂：Map和Reduce两种操作 2）处理效率低效。 IO:Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调 度和启动开销大; 进程级别 Map端和Reduce端均需要排序 3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析) ...
spark场景、优点与架构
lily's world
09-05 2818
本部分内容来自于《深入理解spark核心思想与源码分析》第二章 spark 场景 相比于Hadoop 的高吞吐，低响应的特点，spark将map.reduce计算的中间结果存在内存中，通过内存计算能极大地提高数据处理的速度，可以支持实时的场景 spark 优点 实时计算能力 易学（支持python scala R shell 交互，且支持SQL） 多个master 节点解决h...
spark的优势
keepon的博客
07-11 1488
1、速度快 比mapreduce快100倍。 2.使用方便 一大推封装好的方法。并且Scala 和java可以都是运行在jvm上 3.强通用性 有spark生态圈。 4.强适用性 可以运行在yarn等等任务分配框架上...
Spark的5大优势
俺叫赵小邪的博客
11-21 1万+
一、Apache Spark 的5大优势： 1、 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2、通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有
Spark 数据ETL
Tao_cuichen的博客
04-26 1万+
Spark 数据ETL         说明 1、本文翻译自《Machine Learning with Spark》书中第三章第3,4节内容。 2、本文一些内容基于http://blog.youkuaiyun.com/u011204847/article/details/51224383。 3、大家如果有看不懂的地方可以参考原书（网上可以搜到）。       数据处理以及转化 1、
Spark基础知识（新手小白必备）
qq_42448606的博客
09-21 1529
Spark1、Spark简介Apache Spark的功能Spark使用 1、Spark简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce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Spark能更好地适用于数据挖掘与
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值