默认情况下,hadoop官方发布的二进制包是不包含native库的,native库是用C++实现的,用于进行一些CPU密集型计算,如压缩.比如apache kylin在进行预计算时为了减少预计算的数据占用的磁盘空间,可以配置使用压缩格式. 默认情况下,启动spark-shell,会有无法加载native库的警告: 19/02/14 09:55:41 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your…

对于文件的存储.传输.磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗. 此时,一种常用的方式就是对文件进行压缩.但文件被压缩之后,在读取数据时要先进行解压缩,会对CPU造成一定负担. 因此,在实际生产中,是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要.需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源.磁盘IO,以及在网络传输数据所需带宽以及集群的性能和文件的特性等.它至少能带来以下好处: 减少磁盘存储空间 降低IO(包…

hadoop是用cloudra的官方yum源安装的,服务器是CentOS6.3 64位操作系统,自己写的mapreduce执行的时候hadoop会提示以下错误: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 网上说是这样的 Hadoop的native是在32 bit环境下编译的,在64…

解决native库不兼容 现象: 报警告 [root@hadoop1 hadoop-]# bin/hdfs dfs -ls /input // :: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 原因: 这是因为官网提供的版本本地库是32位的,在64位主机环境下无法执行. 解决方法:…

Hadoop是啥?spark是啥? spark能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算.离线计算)? 学习Hadoop和spark,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料? 1 Hadoop是啥?spark是啥? (1)先来了解下Hadoop历史渊源 Doug Cutting是Apache Lucene创始人, Apache Nutch项目开始于2002年,Apache Nutch是Apache Lucene项目的一部分.2005年Nutch所有主要算…

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg…

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…

安装hadoop启动之后总有警告:Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-Javaclasses where applicable 原因:Apache提供的hadoop本地库是32位的,而在64位的服务器上就会有问题,因此需要自己编译64位的版本. 解决方法: 一. 去网站:http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/  下载对应的编译版本,…

1. Spark VSHadoop有哪些异同点? Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘和数据分析. Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. Spark 是在 Scala 语言中实现…

Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的. 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一…