Spark初探

Apache Spark是一个针对大规模数据的快速、统一处理引擎。

 

One stack rule them all

1-Stream Processing :spark Streaming

2-Ad-hoc-Queries :Spark SQL

3-Batch Processing: Spark Core(和Map-reduce一样是批处理框架)

 

Map-reduce慢的原因：

1-在执行Map-reduce job运行的过程中有大量的磁盘操作；

2-partition的时候和进入reduce之前会进行排序；一部分排序在map中进行，另一部分排序在reduce中进行；这里的排序使用的是归并排序；

3-额外的复制，网络传输，序列化；

 

Spark快的原因：

1-基于内存的计算

迭代都是在内存中计算的，shuffle过程也是在磁盘中进行的；所以spark虽然是基于内存的数据处理框架，但是并不是说所有的操作都是在内存中进行的。

2-DAG

 

Spark支持的是那种语言：

Scala（Excellent）

Python（good）

java（good）

 

spark运行模式

local ：多用于测试；

Standalone：独立于Hadoop的一套运行环境，具有独立的资源管理者等组件；

Mesos：基于Mesos资源调度框架运行；

YARN：基于Yarn的资源调度框架运行；

Mesos和Yarn都是资源调度管理框架

Mesos是用C++实现的，支持细粒度和粗粒度的资源管理；

Yarn使用java实现，仅支持粗粒度的资源调度；这里的细粒度指的是自愿的弹性，用多少分多少，后面需求增加可以再分配，而Yarn的粗粒度资源调度的意思是初始画的时候分配多少就一直是多少，直到job进程消亡。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              

 

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