Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    …

https://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使用,比如实时金融系统,要求纯实时进行金融交易和分析2.此外,如果对于实时计算的功能中,要求可靠的事务机制和可靠性机制,即数据的处理完全精准,一条也不能多,一条也不能少,也可以考虑使用Storm3.如果还需要针对高峰低峰时间段,动态调整实时计算程序的并行度,以最大限度利用…

热门的消息队列中间件RabbitMQ,分布式任务处理平台Celery,大数据分布式处理的三大重量级武器:Hadoop.Spark.Storm,以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch. RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP..NET.Ruby.JavaScript等.它…

首先需要知道的就是在老版本的hadoop中是没有yarn的,mapreduce既负责资源分配又负责业务逻辑处理.为了解耦,把资源分配这块抽了出来,形成了yarn,这样不仅mapreudce可以用yarn,其他运算体系也可以用yarn,比如说storm.spark. 把我们编写好的符合mapreduce编程规范的代码打成jar包,上传到ResourceManager节点.执行 hadoop jar xxx.jar  mainClass(这里用mainClass代表main类) 后,会有一个RunJ…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

?/ 为什么需要 Yarn? /? Yarn?的全称是?Yet Anther Resource Negotiator(另一种资源协商者).它作为 Hadoop?的一个组件,官方对它的定义是一个工作调度和集群资源管理的框架. Yarn?最早出现于?Hadoop 0.23?分支中,0.23?分支是一个实验性分支,之后经过了几次迭代,最后发布于?2014?年?6?月的?0.23.11?版本(该分支的最后一个版本).在?0.23.0?发布后不久的?2011?年?12?月,Hadoop?的 0.20?分支…

Yarn & Mapreduce 参数的具体含义和配置 http://zh.hortonworks.com/blog/how-to-plan-and-configure-yarn-in-hdp-2-0/…

不多说,直接上干货! SparkSQL 与 Spark Core的关系 Spark SQL构建在Spark Core之上,专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL). Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进, 简单来讲: Spark SQL 支持很多种结构化数据源,可以让你跳过复杂的读取过程,轻松从各种数据源中读取数据 当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时,SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段,而不是像SparkCon…

YARN并不是下一代 MapReduce (MRv2),下一代 MapReduce 与第一代 MapReduce (MRv1)在编程接口.数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)是完全一样的, 可认为 MRv2 重用了 MRv1 的这些模块,不同的是资源管理和作业管理系统, MRv1 中资源管理和作业管理均是由 JobTracker 实现的,集两个功能于一身,而在 MRv2 中,将这两部分分开了, 其中,作业管理由 ApplicationMaster 实现,而资源管理由新增系统 YA…

1) MapReduce:是一种离线计算框架,将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行 处理,非常适合数据密集型计算. 2) Spark:MapReduce计算框架不适合迭代计算和交互式计算,MapReduce是一种磁盘 计算框架,而Spark则是一种内存计算框架,它将数据尽可能放到内存中以提高迭代 应用和交互式应用的计算效率. 3) Storm:MapReduce也不适合进行流式计算.实时分析,比如广告点击计算等,而 Storm则更擅长这种计算.它在实时性要远远好于MapReduce计…