https://turi.com/ GraphLab和MapReduce的区别 https://baike.baidu.com/item/GraphLab/16423125 2. GraphLab和MapReduce的区别   GraphLab 的出现不是对MapReduce 算法的替代,相反,GraphLab 借鉴了MapReduce 的思想,将MapReduce 并行计算模型推广到了对数据重叠性.数据依赖性和迭代型算法适用的领域.本质上,GraphLab 填补了高度抽象的MapReduce…

学习参考自 http://spark-internals.books.yourtion.com/markdown/4-shuffleDetails.html 1.  Shuffle read 边 fetch 边处理还是一次性 fetch 完再处理? 边 fetch 边处理. MapReduce shuffle 阶段就是边 fetch 边使用 combine() 进行处理,只是 combine() 处理的是部分数据.MapReduce 为了让进入 reduce() 的 records 有序,必须等…

spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来,继承了其分布式并行计算的优点,并改进了mapreduce明显的缺陷,具体表现在以下几方面: 1.spark把中间计算结果存放在内存中,减少迭代过程中的数据落地,能够实现数据高效共享,迭代运算效率高.mapreduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的,这样必然影响整体运行速度.   2.spark容错性高.spark支持DAG图的分布式并行计算(简单介绍以下spark DAG:即有向无环图,描述了任务间的先后依赖关系,spark中rdd…

spark和mapreduced 的区别map的时候处理的时候要落地磁盘 每一步都会落地磁盘 reduced端去拉去的话 基于磁盘的迭代spark是直接再内存中进行处理 dag 执行引擎是一个job的优化 将一个job话成很多快 分成多个task去跑任务 读取数据来源比喻亚马逊的s3 和hbase很广运行模式也有很多spark项目一般java 和scala 来写 python r 但是弊端是 python有很多java和scala的方法得自己写 没有 所以常用的就是java和scala\yarn…

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…

GraphLab介绍 原文链接:http://blog.jasonding.top/2015/06/08/Machine%20Learning/%E5%BC%80%E6%BA%90%E5%9B%BE%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%A1%86%E6%9E%B6GraphLab%E4%BB%8B%E7%BB%8D/ GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架,框架使用C++语言开发实现.该框架是面向机器学习…

在很多人的眼里,Map-Reduce等于Hadoop,没有Hadoop谈Map-Reduce犹如自上谈兵,实则不然,Map-Reduce是一种计算模型,只是非常适合在并行的环境下运行,Hadoop是Map-Reduce的一种实现,没有Hadoop照样可以跑Map-Reduce程序.python就内置有map()和reduce方法(虽然与hadoop的map-reduce有区别). 这篇文章主要介绍如何用python在linux的管道进行map-reduce编程,本文写的所有map-reduce程…

MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别 MapReduce On Yarn(由专业人员开发)1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境2 需要与Yarn的各个服务交互(包括ResourceManager,NodeManager),完成较为复杂的功能(比方资源申请,跟对应的NodeManager通信启动任务)3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成.备注:通常不需要开发,因为MapRed Storm, Spark等都提供了已经写好…

现有的hadoop生态系统中存在的问题 1)使用mapreduce进行批量离线分析: 2)使用hive进行历史数据的分析: 3)使用hbase进行实时数据的查询: 4)使用storm进行实时的流处理: 5)...... 导致:维护成本高.学习成本高 Spark的出现弥补了Hadoop生态系统中的缺陷,使用spark搞定”一切“   选用spark的原因 1.One stack to rule them all      1) 应用于流式计算的Spark Streaming 2) 应用于即席查询(…

Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.…