Spark的优点】的更多相关文章

Flink相对于Spark的优点 容错 Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义. Spark Streaming 只能做到不丢数据,但是有重复. 反压 Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列,一个阻塞队列中,当队列满了以后发送者会被天然阻塞住,这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力. Spark Streaming 为了实现反压这个功能,在原来的架构基础上构造了一个"速率控制器",这个"速率控制器"会根据几个属性,如任务的结束时间.处…
Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本. 当然,Spark并没有以牺牲性能为代价.相反,在性能方面,Spark具有很大的优势. Spark凭借以下的优点在众多的大数据分析处理平台中脱引而出. 1.速度快.与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上:而基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.…
使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? 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.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp…
在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤.裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL. 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现.例如,sqoop,MR,HSQL. 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁. 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化. 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多.也无需…
一.Spark是什么? 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,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. 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,      Spark 是在 Scala 语言中实现的…
[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************…
名词解释 RDD全称为ResilientDistributedDataset,弹性分布式数据集.就是分布在集群节点上的数据集,这些集合可以用来进行各种操作.最重要的一点是,某个操作计算后的数据集可以缓存在内存中,然后给其他计算使用,这种在迭代计算中很常见.比如:我们可以从hdfs文件里创建一个数据集,然后经过filter后,会生成一个新的数据集,还可以进行groupby,map函数等操作,得到另一个数据集. Iterator迭代器,即是提供一级接口给其他人来访问RDD中的数据集. Job一道作业…
一.Spark简介 1.Spark的特点 特点1:运行速度快(内存计算,循环数据流.有向无环图设计机制) 把所有针对数据集的操作转换成一张有向无环图,整个执行引擎调度都是基于这个有向无环图,对这个有向无环图的后期操作,会进行拆分,分成不同的阶段,每一阶段分成不同的任务,再去分发到不同的机器上去执行. 它可以采用特定的方式对它整个里面执行的过程进行优化,比如流水线优化 特点2:容易使用,Scala可通过spark Shell进行交互式编程 特点3:通用性(完整的解决方案,技术软件栈) 特点4:运行…
前言 上文已经介绍了与Spark 息息相关的MapReduce计算模型,那么相对的Spark的优势在哪,有哪些适合大数据的生态呢? Spark对比MapReduce,Hive引擎,Storm流式计算引擎 1.如果数据超过1T了基本就不能用spark了,还是会选择MapReduce,MapReduce利用磁盘的高I/O操作实现并行计算确实在处理海量数据是无法取代的,但它在迭代计算中性能不足.(如果数据过大,OOM内存溢出等等,spark的程序就无法运行了,直接就会报错挂掉了,这个很坑爹是吧,虽然M…
shuffle概览 一个spark的RDD有一组固定的分区组成,每个分区有一系列的记录组成.对于由窄依赖变换(例如map和filter)返回的RDD,会延续父RDD的分区信息,以pipeline的形式计算.每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象.诸如coalesce之类的操作可能导致任务处理多个输入分区,但转换仍然被认为是窄依赖的,因为一个父RDD的分区只会被一个子RDD分区继承. Spark还支持宽依赖的转换,例如groupByKey和reduceByKey.在这些依赖项中,计算单个分区中的记录…