在大数据处理领域中，MapReduce（MR）和Apache Spark是广泛使用的两种计算框架。相比之下，Spark由于其内存数据处理能力和丰富的API，逐渐成为分析大数据的优先选择。然而，MR在某些特定场景下仍然拥有优势。如何合理运用备份策略、恢复流程以及灾难管理等，来提升MR在处理大数据时的综合应用能力，是我最近讲究的主题。
### 备份策略
为了确保数据的安全性，我建立了一套周全的备份
Spark与MapReduce（MR）作为大数据处理的两种主要计算框架，分别拥有不同的优势和劣势。在这篇博文中，我将详细记录在分析Spark相对MR的优势和劣势过程中，所涉及到的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。希望通过这种结构化的方式，能够为大家在选择和使用这两种框架时，提供一些有价值的参考。
## 环境配置
在开始配置环境之前，我使用了以下的流程图来概览整个配置过
MRP的问题一、MRP简介1. MRP （Material Requirements Planning，物料需求计划）是一种生产计划系统，通过对物料需求进行计算，制定生产计划以及物料采购计划，以保证生产活动的顺利进行。2. 历史 MRP的起源可以追溯到20世纪50年代，当时由于经济的发展和生产的复杂化，生产计划变得越来越困难，需要一种新的计划系统来解决问题。于是，美国的IBM公司在20世纪60
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2023-11-06 13:36:37
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在大数据相关的面试中，经常会遇到了一个经典的问题：请说说Spark与Hadoop MR的异同？虽然你有可能过关了，但是由于现场发挥的原因，看了这篇文章你还可以答得更好，就在这里总结一下这个问题。首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计
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2024-01-12 14:56:24
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Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼。近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。\\ Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具。但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥。虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100
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2023-09-13 23:39:34
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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# Spark相对于Hadoop的优势
## 引言
在大数据处理领域，Hadoop和Spark都是非常常用的工具。Hadoop是一个分布式计算框架，而Spark是一个基于内存的快速大数据处理引擎。本文将介绍Spark相对于Hadoop的优势，并指导你如何实现相关功能。
## 步骤概述
下面是实现“Spark相对于Hadoop的优势”的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-08-31 09:16:09
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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
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2024-01-11 20:41:25
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摘要四个部分, 难度递增
Spark基础
RDD基础
job的生成和提交常用算子, 重点在于Action和Transformation算子的区分, 以及是否触发shuffle
概述Spark特点速度快. 以Hadoop的MapReduce为基准, Spark比MR快100倍易用. 提供了Java, Scala, Python的API, Python和Shell的交互式界面, 80多种算子通用. 批
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2024-08-06 21:11:15
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个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
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2024-01-13 20:59:48
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2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
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2023-11-24 08:54:33
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Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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# Spark 与 MapReduce（MR）的比较
在大数据处理的领域，Spark 和 MapReduce（MR）是两种主要的计算框架。尽管它们都可以处理大规模的数据集，但它们的工作原理、性能和使用场景有所不同。本文将对此进行深入探讨，并通过代码示例展示二者的基本用法。
## Spark 概述
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理与流处理。Spark 的计
MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）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
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2023-12-13 18:42:50
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三个案例wordcount案例需求分析设计代码温度统计案例需求分析设计代码涉及到的类NullWritableWritableComparable\接口WritableComparator类推荐好友案例需求分析设计代码 wordcount案例需求统计输入的文件中，每个单词出现了几次分析设计在map中将输入的每条数据切割成单词，将key为单词，value为1的计算结果输出默认的分组器会将相同key（
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2023-11-07 01:32:59
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在处理“MR 基于Spark”相关问题时，我经历了一系列复杂的分析和修复步骤，特此记录下这一过程，目的是帮助其他遇到类似问题的同行。
## 问题背景
在数据处理方面，我们公司的基础设施使用Apache Spark作为我们的集群计算平台。然而，最近我们始遇到了一些与MapReduce（MR）相关的问题。具体来说，某些计算任务在Spark上运行缓慢，甚至出现计算失败的现象，这极大地影响了我们的业务
Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
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2024-01-13 13:46:06
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1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ &nbs
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2023-11-25 09:17:46
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2023-11-29 17:44:25
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前言： spark/mr作业在执行过程中，数据重排的过程，主要发生在mr的话，就在map输出和reduce输入的过程，如果在spark就发生在窄依赖阶段和宽依赖阶段。 shuffle操作是分布式计算不可避免的一个过程，同时也是分布式计算最消耗性能的一个部分。一、spark shuffle发展和执行过程在spark中由于不同的ShuffleManager的的配置，会造成shuffle执行的流程不一样
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2024-04-11 12:05:04
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