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转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

前述 参加infoq软件大会,最大的感触就是,互联网行业的技术发展日新月异:由市场痛点.用户痛点.开发痛点所驱动的技术变革更是遍地开花.新的技术新的思维也是层出不穷:大会中频频提到的高扩展高可用架构.新兴前端(React.js.Flux.GraphQL.Relay.Immutability.Webpack.Babel).大数据处理(Spark.Hadoop.kafka.Storm.ELK(ElasticSearch\Logstash\Kibana)).云计算(SaaS.PaaS.IaaS.Ope…

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生…

一.Hadoop的局限 HBase是一个构建在Hadoop文件系统之上的面向列的数据库管理系统. 要想明白为什么产生HBase,就需要先了解一下Hadoop存在的限制?Hadoop可以通过HDFS来存储结构化.半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题. 但是Hadoop的缺陷在于它只能执行批处理,并且只能以顺序方式访问数据,这意味着即使是最简单的工作,也必须搜索整个数据集,无法实现对…

一.Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统. 要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化.半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题. 但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理,并且只能以顺序方式访问数据,这意味着即使是最简单的工作,也必须搜索…

一.基本介绍 是什么? 快速,通用,可扩展的分布式计算引擎. 弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据(逻辑)抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 基本概念 基本流程 二.Hadoop和Spark的区别 S…

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc…