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什么情况下 mAprEDuCE比spArk快

mapreduce是一种编程模型,map是映射,reduce是规约。也就是说,有一批数据,map会将这些数据分成好多片小的数据集,然后进行处理,然后将所有的结果都合在一起到reduce中去处理,只不过spark中不需要像hadoop中那样每次都是强制性的mapreduce了...

mapreduce多与磁盘交互,计算的中间结果会在磁盘上读取,特别是shuffle时候,而spark会在内存中计算,如果内存不足才会放入磁盘缓存,所以,总的来说,spark比mapreduce快

MapReduce从出现以来,已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美:大规模日志处理,ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大,人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管...

a.由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘,比较影响性能;而Spark利用RDD技术,计算在内存中进行.b.MapReduce计算框架(API)比较局限,而Spark则是具备灵活性的并行计算框架.c.再说说SparkAPI方面-Scala:ScalableLanguage,据说是进行并行计算的最好...

实际上spark也是mapreduce,他是更深层次的mapreduce,MR分mapper和reducer阶段,spark在某种程度上也可以变相分成mapper和reducer阶段,MR和Spark中也都有shuffle阶段,所以两者的原理大致相同,只不过spark之间的这种mapper是可以复用的

Mapreduce中的每个Task分别在自己的进程中运行,当该Task运行完的时候,该进程也就结束了。和Mapreduce不一样的是,Spark中多个Task可以运行在一个进程里面,而且这个进程的生命周期和Application一样,即使没有Job在运行。 这个模型有什么好处...

,之所以加了0.25是因为初始的概率为1/n,而n为网站数,这里统计网站数又得需要一个MapReduce来实现,所以作罢,权当n是手工输入的。 由于每次迭代后的结果只能放在文件中,所以这里花了很多时间在规范如何输出,以及map和reduce之间如何传值的...

Hadoop 它是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,...

(1) Hadoop 1.0 第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X,0.22.x。 (2) Ha...

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件。hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理。 spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算。saprk的这些组件都是进行计算的。spark sql离线计算,spark streaming 流...

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