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

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours

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

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第3期互动问答分享] Q1: groupbykey是排好序的吗?分组排序怎么实现? groupByKey在一个由(K,V)对组成的数据集上调用,返回一个(K,Seq[V])对的数据集,所以是没有排序的: 要想分组排序,首先要使用groupByKey完成分组功能,然后使用sortWith这个函数对指完成排序实现: 完整代码如下所示: spark.textFile(...).groupByKey().map{p => val sort

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis

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

Spark技术学院是什么? 主要是浪尖,前腾讯现阿里的大神一起搞的知识分享基地,旨在帮助大家由入门到精通spark,hbase,kafka大数据重要的框架,还有给入门小白指点入门方法,分享入门资料,对这种有经验的主要是解决问题,分享深层次的只是,比如最近浪尖在逐步分享源码视频教程. 当然,目前团队成员仅仅我们两个,大家会觉得精力不足,所以,我们为了优质的帮助大家学习,收费价格较高,但是由于qq群,微信群(加浪尖微信158570986入群),大家比较信任,十来天的时间已经有近120人,发表主题近1

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

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

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spark总结 1.Spark的特点: 高可伸缩性 高容错 基于内存计算 支持多种语言:java,scala,python,R 高质量的算法,比MapReduce快100倍 多种调度引擎:可以运行于YARN,Mesos,standalone 等. 2.spark的提供的功能 以及应用场景 spark功能模块 应用场景 RDD 离线数据处理 Spark SQL, DataFrames and Datasets 结构化的关系数据运算 Structured Streaming 结构化流:统一批处理与流

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

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

未经本人同意,严禁转载,徽沪一郎. 概要 本文就 spark-cassandra-connector 的一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量的数据从cassandra 中读取到本地内存或磁盘. 数据分区 存储在 Cassandra 中数据的一般都会比较多,记录数在千万级别或上亿级别是常见的事.如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题.解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的,那就是将整张表中的内容分成不同的区域,然后分区加载,不同的分区可以在不同的线程或进程中加