Hadoop，Spark和Storm由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来，Hadoop被贡献给了Apache基金会，成为了Apache基金会的开源项目。Dou
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2023-09-06 09:37:37
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文章目录Hadoop（伪分布）+ Spark（Local）软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置（伪分布式）1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark（L
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2023-11-18 23:36:04
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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：ApacheSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。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HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Had
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2023-08-01 22:14:37
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有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样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
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2023-09-26 15:52:54
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Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么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。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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目的 首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。两者的部署 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRedu
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2023-07-12 11:53:59
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Spark概述什么是SparkSpark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和Hadoop的区别Spark 和Hadoop 的区别：HadoopHadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，专用于数据批处理的框架，有存储也有计算，但是核心是计算且是离线计算。作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于
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2023-09-01 11:06:55
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运行 Spark 示例 注意，必须安装 Hadoop 才能使用 Spark，但如果使用 Spark 过程中没用到 HDFS，不启动 Hadoop 也是可以的。此外，接下来教程中出现的命令、目录，若无说明，则一般以 Spark 的安装目录（/usr/local/spark）为当前路径，请注意区分。 在 ./examples/src/main 目录下有一些 Spark 的示例程序，有 Scala、J
这两天在搭建Hadoop与Spark的平台，要求是能够运行Spark，并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程，简单做一个笔记blog。1.选择 笔者一开始是在虚拟机上搭建的，创建了三个ubuntu虚拟机，然后开始布置分布式系统，但是，后来发现，资源完全不够用。笔者台式机16G内存，2T硬盘，i7第四代处理器，然而，还是被ha
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2023-08-29 17:05:02
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目录Spark概述Spark 是什么Spark and HadoopHadoopSparkSpark or HadoopSpark 核心模块 Spark概述Spark 是什么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 and Hadoop在之前的学习中，Hadoop 的 MapReduce 是大家广为熟知的计算框架，那为什么咱们还 要学习新的计算框架 Spar
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2023-07-12 11:57:47
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准备工作一：创建一个HBase表这里依然是以student表为例进行演示。这里假设你已经成功安装了HBase数据库，如果你还没有安装，可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装，安装好以后，不要创建数据库和表，只要跟着本节后面的内容操作即可。因为hbase依赖于hadoop，因此启动和停止都是需要按照顺序进行
如果安装了独立的zookeeper
启动顺序: hadoop-> zookee
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2023-07-13 11:19:03
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day01 spark初步学习一 spark与hadoop的区别1 比较hadoop的mapreduce对应sparkhadoop是面向磁盘的，spark是面向内存的spark在内存中运行是Hadoop的100倍但是spark对于内存要求很高，所以不能完全取代mapreduce2 架构mp：（map：分发，reduce：归约）迭代过程中 磁盘io次数严重影响计算时间spark 在内存中运行 大大减
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2023-07-12 11:57:22
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Spark与Hadoop的对比 Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。Spark比Hadoop更通用。Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, redu
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2023-07-25 00:22:28
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。有关框架介绍和环境配置可以参考以下内容： 1.大数据处理框架Hadoop、Spark介绍 2.linux下Hadoop安装与环境配置
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2023-07-24 09:11:02
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一、大数据的四大特征： a.海量的数据规模（volume） b.快速的数据流转和动态的数据体系（velocity） c.多样的数据类型（variety） d.巨大的数据价值（value） 二.Spark 和 Hadoop的不同 Spark是给予map reduce 算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的有点，但不同与MaoRedu
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2023-09-22 13:02:02
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文章目录Hadoop和Spark概述一. 简单说说Hadoop1. Hadoop的产生背景2. Hadoop核心技术二. 简单说说Spark1. Spark的官方定义2. Spark的核心技术3. Spark的内置项目4. Spark的生态体系5. Spark的特点6. Spark的用户和用途三. Hadoop和Spark的关系1. Spark的优势2. Spark对Hadoop的改进3.
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2023-07-12 11:58:31
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在网上摘取的一些关于两者的对比，待增加。。spark Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。 但是最近的风评已经变化，尤其是14年10月他们完成了Peta sort的实验，这标志着Spark越来越接近替代Hadoop MapReduce了。Hadoop Hadoop包括Yarn和HDFS以及MapReduce，说Spark代替Hadoop应该说是代替MapR
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2023-07-12 12:00:21
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一.Spark概述1.Spark 是什么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。2.spark和HadoopHadoopHadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS处于Hadoop 生态圈的最下层，存储着所有 的 数 据 ， 支 持 着 Hadoop的 所 有 服
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2023-07-12 11:27:57
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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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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