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

Alluxio的前身为Tachyon.Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统:Alluxio以内存为中心设计,他处在诸如Amazon S3. Apache HDFS 或 OpenStack Swift存储系统和计算框架应用Apache Spark 或Hadoop MapReduce中间,它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件. 对上层应用来讲.Alluxio是一个管理数据訪问和高速存储的中间层,对底层存储而言.Alluxio消除了大数据业务和存储系统依赖和鸿沟,

在过去几年,Apache Spark的採用以惊人的速度添加着,通常被作为MapReduce后继,能够支撑数千节点规模的集群部署. 在内存中数 据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识:可是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰. 因此,我们与Spark社区一起.投入了大量的精力做Spark稳定性.扩展性.性能等方面的提升.既然Spark在GB或TB级别数据上执行 良好.那么它在PB级数据上也应当相同如此. 为了评估这些工作,近

Spark TempView和GlobalTempView的区别 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中经常使用,两者的区别和应用场景有什么不同. 我们以下面的例子比较下两者的不同. from pyspark.sql import SparkSession import numpy as np import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrCreate() d = np.random.rand

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

[前言:笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比,首篇侧重于"宏观"上的对比,更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点:次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比,更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深.更全面的认识.通过两篇文章的解读,希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解,并且能够在遇到诸如"MapReduce

spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来,继承了其分布式并行计算的优点,并改进了mapreduce明显的缺陷,具体表现在以下几方面: 1.spark把中间计算结果存放在内存中,减少迭代过程中的数据落地,能够实现数据高效共享,迭代运算效率高.mapreduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的,这样必然影响整体运行速度.   2.spark容错性高.spark支持DAG图的分布式并行计算(简单介绍以下spark DAG:即有向无环图,描述了任务间的先后依赖关系,spark中rdd

spark和mapreduced 的区别map的时候处理的时候要落地磁盘 每一步都会落地磁盘 reduced端去拉去的话 基于磁盘的迭代spark是直接再内存中进行处理 dag 执行引擎是一个job的优化 将一个job话成很多快 分成多个task去跑任务 读取数据来源比喻亚马逊的s3 和hbase很广运行模式也有很多spark项目一般java 和scala 来写 python r 但是弊端是 python有很多java和scala的方法得自己写 没有 所以常用的就是java和scala\yarn

在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon

[groupByKey & reduceBykey 的区别] 在都能实现相同功能的情况下优先使用 reduceBykey Combine 是为了减少网络负载 1. groupByKey 是没有 Combine 过程,可以改变 V 的类型 List[] combineByKeyWithClassTag[CompactBuffer[V]](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner, mapSideCombine = false)

Apache Spark,一个内存数据处理的框架,现在是一个顶级Apache项目. 这是Spark迈向稳定的重要一步,因为它越来越多地在下一代大数据应用中取代MapReduce. MapReduce是有趣并且非常有用的,但现在看来Spark开始从它手中接过缰绳,成为新的Hadoop工作负载的主要处理框架.该技术在上周四迈出了十分具有意义的一步:Apache软件基金会宣布Spark现在是一个顶级项目 . 因 为它比MapReduce的速度更快.更容易编程,Spark已经囊括大量的用户和代码贡献者.

spark读取kafka数据流提供了两种方式createDstream和createDirectStream. 两者区别如下: 1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark exe

网上查阅一些资料,收集整理如下: 1. 通用性 spark更加通用,spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api,另外还有流式处理sparkstreaming模块.图计算GraphX等等:mapreduce只提供了map和reduce两种操作,流计算以及其他模块的支持比较缺乏. 2. 内存利用和磁盘开销 MapReduce的设计:中间结果需要写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据,,可以提高可靠性,减少内存占用,但是牺牲了性能. S

参考http://www.cnblogs.com/wuyudong/p/mapreduce-principle.html MapReduce   我们来拆开看: Mapping(映射)对集合里的每个目标应用同一个操作. Reducing(化简)遍历集合中的元素来返回一个综合的结果. 主体思路是通过分散计算来分析大量数据. 1.大数据的并行化计算: 并行计算需要考虑如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算.但是,前后数据之间存在很强的依赖关系,只能串行计算. 一个大数据如

mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的,每一个块对应一个分片,maptask就是从分片中获取数据的 在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区,这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的 时候会把文件益写到磁盘,溢出的各种小文件会合并成一个大文件,这个合并的过程中会进行排序,这个排序叫做归并排序 map阶段会涉及到 1.sort排序(默认按字典排序) 2.合并(c

map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD. flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素,将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的RDD,而不是一个列表组成的RDD. 新建person.txt: 1 lisi 182 liwu 203 liyang 454 liming 305 lizhao 44 测试代码: object Test extends App { Logger.getLogger("org.apache.spark

区别: repartition底层调用的是coalesce方法,默认shuffle def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope { coalesce(numPartitions, shuffle = true) } coalesce方法的shuffle参数默认为false,默认不shuffle def coalesce(numPartitions: Int, s

package dayo1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val cof = new SparkConf ().setAppName ( this.getClass.getSimpleName ).setMas

从源码看: reduceBykey与groupbykey: 都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)reduceBykey的map端进行聚合combine操作mapSideCombine = true groupbykey的mapSideCombine = false

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local