建设网站的方案,中铁建设集团门户网登录网站,wordpress蜘蛛记录插件,报社网站建设之思考一、Spark是什么#xff1f; Stack Overflow的数据可以看出#xff0c;2015年开始Spark每月的问题提交数量已经超越Hadoop#xff0c;而2018年Spark Python版本的API PySpark每月的问题提交数量也已超过Hadoop。2019年排名Spark第一#xff0c;PySpark第二#xff1b;而十…一、Spark是什么 Stack Overflow的数据可以看出2015年开始Spark每月的问题提交数量已经超越Hadoop而2018年Spark Python版本的API PySpark每月的问题提交数量也已超过Hadoop。2019年排名Spark第一PySpark第二而十年的累计排名是Spark第一PySpark第 三。按照这个趋势发展下去Spark和PySpark在未来很长一段时间内应该还会处于垄断地位。 二、Spark VS Hadoop 有何区别呢 尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势但Spark并不能完全替代Hadoop
在计算层面Spark相比较MRMapReduce有巨大的性能优势但至今仍有许多计算工具基于MR构架比如非常成熟的HiveSpark仅做计算而Hadoop生态圈不仅有计算MR也有存储HDFS和资源管理调度YARNHDFS和YARN仍是许多大数据 体系的核心架构。
扩展题Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点
答案Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行好处在于进程之间是互相独立的每个task独享进程资源没有互相干扰监控方便但是问题在于task之间不方便共享数据执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率Spark采用了线程的最小的执行单位但缺点是线程之间会有资源竞争。
三、Spark四大特点 3.1 速度快 3.2 易于使用 3.3 通用性强 3.4 运行方式 四、Spark 框架模块
整个Spark 框架模块包含Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib而后四项的能力都是建立在核心引擎之上 Spark CoreSpark的核心Spark核心功能均由Spark Core模块提供是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象提供Python、Java、 Scala、R语言的API可以编程进行海量离线数据批处理计算。
SparkSQL基于SparkCore之上提供结构化数据的处理模块。SparkSQL支持以SQL语言对数据进行处理SparkSQL本身针对离线计算场景。同 时基于SparkSQLSpark提供了StructuredStreaming模块可以以SparkSQL为基础进行数据的流式计算。
SparkStreaming以SparkCore为基础提供数据的流式计算功能。 MLlib以SparkCore为基础进行机器学习计算内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。
GraphX以SparkCore为基础进行图计算提供了大量的图计算API方便用于以分布式计算模式进行图计算。
五、Spark的运行模式 六、Spark的架构角色
