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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Spark写在前面知识点整理什么是Spark？spark和hadoop作业的区别Spark相对于MR解决了什么问题RDD（弹行分布式数据集）：spark参数调优spark开发调优spark常用组件 写在前面最近抽时间在看hadoop权威指南以及spark快速大数据分析两本书，整理了一些知识点。需要的请点赞收藏。知识点整理什么是Spark？spark是一个用来实现快速而且通用的集群计算平台。在速度
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2024-06-06 14:28:07
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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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1.前言 Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。 但是事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。 Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁
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2019-01-04 09:19:00
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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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# Tez vs. Spark: Which is Better?
In the world of big data processing, Tez and Spark are two popular frameworks that are widely used for processing large datasets efficiently. Both Tez and Spark have
原创
2024-05-08 03:47:18
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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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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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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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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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1.中间结果基于内存，迭代计算的中间结果不落盘直接在内存中传递。只有shuffle时或中间结果内存存不下才落盘。而MR的中间结果肯定会落盘。比如运行pageRank或者机器学习的算法，有可能要迭代几百次。在sparkUI中，序列化和反序列化的时间往往是最久的。这样差距就显现出来了。2.粗粒度资源申请 + 基于多线程的任务调度机制1.spark也使用了mapreduce分而治之的思想。但mr的tas
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2023-11-27 03:45:14
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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
一、RDD的概述1.1 什么是RDD？RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。1.2 RDD
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2023-09-02 18:28:10
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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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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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