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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下.在研究.学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版 大快DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到的.) 在学习hadoop的时候查询一些资料的时候经常会看到有比较hadoop和spark的,对于初学者来说难免会有点搞不清楚这二者到底有什么大的区别.我记得刚开始接触大数据这方面内容的时候,也就这个问题查阅了一些资料,在<FreeRCH大

大数据hadoop与spark的区别 https://www.cnblogs.com/adnb34g/p/9233906.html Posted on 2018-06-27 14:43 左手中倒影 阅读(1246) 评论(0) 编辑 收藏 学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下.在研究.学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版 大快DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随

unittest和unittest2的区别差异 参考:https://pypi.org/project/unittest2/ unittest2是Python 2.7及更高版本中添加到unittest测试框架的新功能的反向移植.经测试可在Python 2.6.2.7.3.2.3.3.3.4和pypy上运行 要使用unittest2代替unittest,只需将import unittest替换为 import unittest2即可 unittest2中的类派生自unittest中的适当类,因此应

谈谈MapReduce的概念.Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算. 有以下几个特点: 分而治之,并行处理. 抽象了map和reduce的计算流程,对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理,之后在reduce端对map结果进行汇总. 移动计算而非移动数据. 数据的计算传输需要大量的磁盘和网络IO.MapReduce会尽量在数据存储的节点执行计算,以减少不必要的开

一.hadoop.Storm该选哪一个? 为了区别hadoop和Storm,该部分将回答如下问题:1.hadoop.Storm各是什么运算2.Storm为什么被称之为流式计算系统3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍.所以

本来笔者是不打算写MapReduce的,但是考虑到目前很多公司还都在用这个计算引擎,以及后续要讲的Hive原生支持的计算引擎也是MapReduce,并且为Spark和MapReduce的对比做铺垫,笔者今天详细阐述一下MapReduce.鉴于Hadoop1.X已过时,Hadoop3.X目前用的还不多,企业中目前大量运用的还是Hadoop2.X,所以以下都是基于Hadoop2.X版本的MapReduce(后续要讲的HDFS和Yarn也是). MapReduce是Hadoop核心三剑客之一,设计思想

border:none与border:0的区别体现为两点:一是理论上的性能差异,二是浏览器兼容性的差异. 性能差异: [border:0;]把border设为“0”像素效果等于border-width:0,浏览器依然对border-width.border-color进行了渲染,即已经占用了内存值. [border:none;]把border设为“none”,实际效果等同于border-style:none,浏览器解析“none”时将不作出渲染动作,即不会消耗内存值. 兼容性差异: IE6.IE

YARN:Yet Another Resource Negotiator, Hadoop集群的资源管理器,可以对运行在Hadoop上的MapReduce V2,Spark,Impala等进行内存和CPU的分配. MapReduce过程分析 input split(输入分片)阶段:在进行Map之前,会根据输入文件的大小进行输入分片,每个输入分片对应一个Map任务.输入分片本身并不记录输入数据的内容,而是记录一个分片的长度和一个记录数据所在位置的数组.输入分片往往和HDFS的block关系密切,比如

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

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

1.RDD[(k,v)] join()优化,join之前会对两个RDD的key做hash,通过网络把相同hash值的数据传到同一个节点,因此对多次join的RDD 做预分区与持久化可提高效率. map()操作会失去父RDD的信息,因为key值有可能发生改变,但 mapValues().flatMapValues()不会.多父RDD已分区,默认采取第一个父RDD的分区方式 cogroup() .groupWith() . join() . leftOuterJoin() . rightOuterJ

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

摘要:         Tachyon是一种分布式文件系统,能够借助集群计算框架使得数据以内存的速度进行共享.当今的缓存技术优化了read过程,可是,write过程由于须要容错机制,就须要通过网络或者是磁盘进行复制操作.Tachyon通过将"血统"技术引入到存储层进而消除了这个瓶颈.创建一个长期的以"血统机制"为基础的存储系统的关键挑战是失败情况发生的时候及时地进行数据恢复.Tachyon通过引入一种检查点的算法来解决问题,这样的方法保证了恢复过程的有限开销以及通过

1. Mapreduce和Spark的相同和区别 两者都是用mr模型来进行并行计算 hadoop的一个作业:job job分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的 当task结束时,进程也会结束 spark用户提交的任务:application 一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job 每触发一次action操作就会产生一个job 这些job可以并行或串行执行 每个job中有多个stage,stage是shuff

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce

转自:Mapreduce多进程与spark多线程 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型(这里指server/driver 端采用的模型),这与Hadoop 2.0(包括YARN和MapReduce)是一致的.Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型,实现方式是epoll+状态机,而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka,该软件实现了Actor模型,性能非常高.尽管二者在server端采用了一致的并发模型,但在任务级别(特指 Spar

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

摘自知乎大神的论述 作者:Xiaoyu Ma链接:https://www.zhihu.com/question/27974418/answer/38965760来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪