一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作；HDFS则是对H
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2023-07-12 11:58:09
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## 如何实现“Spark选型”
### 1. 流程
下面是实现“Spark选型”的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 选择合适的Spark版本 |
| 3 | 配置环境 |
| 4 | 编写Spark应用程序 |
| 5 | 测试和调试 |
| 6 | 部署和运行 |
### 2. 详细步骤
#### 步骤1：确定需
原创
2024-07-08 03:52:06
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# Spark 版本选型指南
Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架，它提供了快速、易于使用的集群计算功能。随着 Spark 的不断发展，选择合适的版本对于项目的成功至关重要。本文将介绍 Spark 版本选型的一些关键考虑因素，并提供代码示例来展示如何在不同版本之间进行迁移。
## 版本兼容性
首先，我们需要考虑的是版本兼容性。Spark 的不同版本之间可能存在 API
原创
2024-07-30 11:30:48
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一句话产品介绍:
Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduc
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2023-08-30 15:48:39
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文章目录技术选型主要考虑因素：数据采集传输:数据存储：数据计算：数据查询：任务调度：数据可视化：元数据监控：集群监控： 技术选型主要考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算数据采集传输:Flume、Kafka、Sqoop、Logstash、DataX ELK【ElasticSearch、Logstash 和 Kibana】：处理数据量大于Mysql，但是处
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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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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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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文章目录第一部分：Hadoop集群搭建1. 安装虚拟机Vmware2. 安装Linux系统3. 下载/安装jdk4. 配置Hadoop5. 设置免密钥登录6. 防火墙7. 启动Hadoop第二部分：用MapReduce解决数据排序8. 搭建Hadoop-3.1.2-eclipse环境9. 在eclipse上编译MapReduce程序10. 打包程序，创建测试文本11. 应用MapReduce进行
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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# 开源Hadoop与商用Hadoop选型对比
Hadoop是一个开源框架，广泛用于处理大规模数据。然而，市面上也出现了许多商用Hadoop解决方案。本文将对这两者进行对比，并附上一些代码示例，帮助读者更好地理解它们的区别和选择。
## 1. 开源Hadoop概述
开源Hadoop是一个集合了多种组件（如HDFS，MapReduce等）的框架，它支持海量数据的存储和处理。开发者可以自由使用、
原创
2024-10-03 06:08:18
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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
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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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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Hadoop+spark集群搭建 说明：本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建，linux环境是centos，本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境：一个作为Master节点，另一个作为Slave节点，由于spark依赖scala，所以需要安装scala搭建步骤：一：安装jdk二：安装hadoop集群（http://www.powerxing.com/install-
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2023-09-14 08:35:25
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