1. Spark 概述1.1. 什么是 Spark（官网：http://spark.apache.org）spark 中文官网：http://spark.apachecn.org Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目
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2023-07-24 10:50:58
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文章目录Spark1．Spark Core2．Spark SQL3．Spark Streaming4．MLlib Machine Learning Library5．GraphX Hadoop生态圈包含多种组件，貌似各不相同，但是都有三种共同的特征： 1.依赖于Hadoop的YARN、HDFS、MapReduce； 2.都是处理大数据的工具，并提供建立端到端数据流水线所需的各种功能； 3
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2024-03-11 11:52:18
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Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。
HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。
MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不
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2015-07-03 15:16:00
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尽管Hadoop在分布式数据分析领域备受瞩目，但还是有其他选择比典型的Hadoop平台更具优势。最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型，国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它。Spark是一种可伸缩（scalable）的基于内存计算（In-Memory Computing）的数据分析平台，比Hadoop集群存储方法更有性能优势。Spark采用Scala语言实现，提供了单一的数
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2023-09-14 13:04:01
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目录一、Spark概述二、Spark的运行模式1）Standalone（本章讲解）2）Mesos3）YARN（推荐）4）K8S（新模式）三、Standalone 模式运行机制1）Standalone Client 模式2）Standalone Cluster 模式四、Spark 集群安装（Standalone）1）机器及角色划分2）三台机器安装JDK环境3）下载4）配置spark5）将配置好的包c
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2023-07-28 15:39:36
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Hadoop和Spark的异同1. 解决问题的层面不一样首先，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，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，
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2023-07-30 17:33:29
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Hadoop MapReduce 是三者中出现最早，知名度最大的分布式计算框架，最早由 Google Lab 开发，使用者遍布全球（Hadoop PoweredBy）；主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低，原生支持 Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop Map
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2023-12-11 23:00:50
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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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首先说说Spark的起源：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算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的m
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2023-08-08 08:46:24
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Spark与Hadoop关系Spark是一个计算框架Hadoop是包含计算框架MapReducehe分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可融入Hadoop生态。0、Spark与Hadoop MapReduce优势如下
1）、中间结果输出 MapReduce的计算引擎将中间结果存储在磁盘上，进行存储和容
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2023-09-22 13:17:07
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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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在大数据方兴未艾之际，越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark，spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此，spark到底有什么过人之处？这么备受青睐?一、Spark是什么？Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Sp
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2023-07-12 12:33:02
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Spark与Hadoop对比 什么是SparkSpark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算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数
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2023-08-03 21:06:05
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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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spark 究竟比 mapreduce 好在哪里，为什么备受推崇， 有些人宣称spark 是大数据的未来， spark 宣布了 Hadoop 的死刑， 这种话到底能不能讲， 会不会被打脸?首先，理清一个基本概念， hadoop = hdfs + yarn + mapreducehdfs 现在是大数据分布式存储的标配， 如果公司没有牛x到可以自主开发一套分布式存储， 一般开源都是选择 hdfs 作为
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2024-01-23 22:47:10
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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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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Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）一、Spark VS Hadoop 概览Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Tas
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2023-07-12 13:16:16
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很多初学Hadoop开发的同学分不清Hadoop和Spark究竟有什么联系？搞不清Hadoop和Spark是两个独立的框架，还是必须相互依存才能完成工作？今天就给大家分析一下Hadoop和Spark几点区别。Hadoop和Spark各是什么？HadoopHadoop是一分布式系统基础架构。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。利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最
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2023-12-11 22:53:38
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“Hadoop与Spark开发技术虚拟机安装”问题的整个过程。这一过程将从环境准备开始，接着通过分步指南、配置详解、验证测试，到优化技巧和扩展应用，确保每个步骤的具体实施都能帮助读者清晰地掌握所需的知识和技术。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们拥有适合的软硬件环境。以下是安装Hadoop和Spark的基本要求：
- **硬件要求**：
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### Hadoop与Spark入门
Hadoop和Spark是两种广泛应用于大数据处理的开源框架。它们在处理大规模数据时提供了高效的解决方案，但在设计和实现上有所不同。本文将介绍Hadoop和Spark的基本概念，并提供一些简单的代码示例。
#### Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，最初由Apache开发。它的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和
原创
2024-04-22 05:35:11
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