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hADoop和spArk是什么关系啊?

直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Ha...

直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Ha...

hadoop包含以下组件:hdfs,mapreduce,yarn。 hive是数据仓库:用于管理结构化数据,数据存于hdfs上。 spark是一个分布式计算框架:区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。

我想你指的Hadoop作业是指Map/Reduce作业。主要的差别有如下3点:1、MR作业的资源管控是通过yarn进行的,spark可以通过yarn进行资源管控,也可以不使用yarn,但是多个组件合设时(如集群中既有spark计划,又有HBase查询),建议还是使用yarn;2...

hadoop:是分布式存储系统,同时提供分布式计算环境,存储称为hdfs,计算称为mapreduce 简称MR。 spark:是一个分布式计算框架,类似于hadoop的运算环境,但是比mapreduce提供了更多支持,与其他系统的对接,一些高级算法等,可以独立运行,也可...

Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史,而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。MapReduce是一路计算的优秀解决方案,不过对于需要多路计算和算法的用例来说,并非十分高效。数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶...

Hadoop是大数据生态系统,是集成了文件存储,文件抽取,批量计算,资源管理等等,而spark设计初衷是实时并行计算,而目前spark可以作为计算引擎嵌入hive,同时解决了批量与实时计算的问题。

hadoop在外存处理数据,spark在内存处理数据。hadoop适合迭代处理,擅长批量处理;spark适合流处理,不擅长迭代处理。spark处理速度更快,但是太吃内存。

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上...

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