犹记得，Spark在2013年才开始陆续传到国内，而再此之前，大数据领域可以说是Hadoop的天下。但是仅在一年多左右的时间，Spark就迅速成为了新一代的大数据框架的选择，光环甚至一度超过Hadoop，而关于Hadoop和Spark的争议，也一直没断过。比如说Spark是否依赖hadoop？ 关于Spark和Hadoop的关系，一开始似乎是处在天然的对立面，非此即彼，什么Hadoop已死，Spa
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2023-07-06 18:44:48
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目录1. Spark概述Hadoop与spark的区别2. 创建Maven项目（1）创建Maven项目（2）增加scala（3）开发scala3. WordCount (1) 环境搭建 (2) 编写代码1. Spark概述spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。spark将计算结果放在了内存中Spark和Hadoop的根本差
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2023-08-18 20:54:57
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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 2.1 Apache Hadoop概述Apache Hadoop 是一个软件框架，可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理。Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的低价通用硬件来构建。Hadoop 的设计能够在没有用户干预的
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2024-06-26 16:03:40
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目录核心组件对比 适用场景对比任务执行流程对比SQL执行的流程对比容错对比核心组件对比Hadoop：是一个分布式数据存储和计算框架。
HDFS（Hadoop Distributed File System）：是一个分布式文件系统，能够大规模的数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和处理效率。HDFS的主要职责是对数据的存储和管理，将大数据集分成多个数据块，并分配到不同的计算几
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2024-07-26 12:55:59
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Spark和Hadoop的异同点分析一、两者实现原理的比较二、 两者多方面的对比三、Spark和MR两者之间的详细对比分析（重点）3.1 速度3.2 容错性3.3 适用性3.4 框架和生态3.5 运行环境四、三大分布式计算框架系统 （1）Spark：是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 。（2）Hadoop：是分布式管理、存储、计算
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2023-08-31 13:07:49
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本文章可以解答以下问题： 1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单） 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实
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2023-07-28 15:23:22
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SparkStreamingFlink定义弹性分布式数据集，并非真正的实时计算真正的实时计算，就像storm一样，但flink同时支持有限的数据流计算(批处理)高容错基于RDD和checkpoint比较沉重checkpoint(快照)，比较轻量级内存管理JVM相关操作显露给用户Flink在JVM中实现的是自己的内存管理延时中等100ms低10ms
原创
2022-07-20 17:26:19
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impala的介绍1.imala基本介绍2.impala与hive的关系3.impala的优点4.impala的缺点：5.impala的架构以及查询计划5.1Impala的架构模块：5.2查询执行 1.imala基本介绍impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前
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2023-11-09 12:23:16
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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大数据一体化开发框架》的这篇说明文档中有就Hadoop和spark的区别进行了简单的说明，但我觉得解释的也不是特别详细。我把个人认为解释的比较好的一个观点分享给大家：它主
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2023-07-30 17:33:41
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一、Spark是什么？ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架， Spa
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2023-06-19 06:58:23
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1 引言1.1 Hadoop 和 Spark 的关系 Google 在 2003 年和 2004 年先后发表了 Google 文件系统 GFS 和 MapReduce 编程模型两篇文章,. 基于这两篇开源文档,06 年 Nutch 项目子项目之一的 Hadoop 实现了两个强有力的开源产品:HDFS 和 MapReduce. Hadoop 成为了典型的大数据批量处理架构,由 HDFS 负责静态
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2023-07-12 11:51:59
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首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处
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2023-07-06 18:45:22
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一、重新编译的原因现在状态： 在安装Hadoop之前，大多数人都会选择在Linux系统上将Hadoop重新编译一下，然后使用重新编译的*.tar.gz文件进行安装。那么为什么Hadoop要再次编译一下呢？网上说法：官网提供编译好的只有32位的，没有提供64位的实际原因：Hadoop对于机器上的某些组件，提供了自己的本地实现。这些组件接口本应保存在hadoop的一个独立的动态链接的库里(Linux下
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2023-08-28 22:47:27
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1）hadoop简介 Hadoop是一个分布式系统基础架构。 Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。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，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。1）spark简
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2023-07-30 15:49:34
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相信看这篇文章的你们，都和我一样对Hadoop和Apache Spark的选择有一定的疑惑，今天查了不少资料，我们就来谈谈这两种 平台的比较与选择吧，看看对于工作和发展，到底哪个更好。一、Hadoop与Spark1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spa
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2023-08-07 17:31:55
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大数据Hadoop生态圈-组件介绍 Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。 Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示： 根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存
参考网站：spark安装参考网站（强烈推荐）：Storm安装参考网站：需要提前安装：1、Haoop-2.7.32、hbase-0.98.24-hadoop23、Zookeeper（可以使用hbase自带的zookeeper）安装参考网址：4、scala-2.12.1 下载参考网址：第一部分：安装Spark1、下载Spark$ wget -r -O ~/MyDownloads/spark-2.1.0
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2024-10-25 16:53:12
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总结于网络转自：1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-value在输出之后会进行一个partition分区操作，默认使用的是hashpartition
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2024-05-31 10:50:21
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一、Spark 概述Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。1.1 Spark 与 HadoopSpark 基于 Ha
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2023-08-11 13:41:10
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概述
1.概述HA模式用白话来说就是，在工作开始前，指定老大和老二，老大因为可抗力或不可抗力失去工作能力，那么老二就升任老大，继续运转。2.Hadoop1.X和Hadoop2.X的区别Hadoop1.X就是一个老大，一帮小弟的架构。有人谈业务找老大，找小弟也找老大，小弟每隔一段时间还要和老大请安，久而久之，迟早有老大受不了崩溃的情况。
