# Spark 的底层是 Hadoop 吗？
在大数据处理的世界里，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两大重要的技术框架。对于刚刚入行的小白来说，理解它们之间的关系对于日后的开发非常关键。那么，Spark的底层真的是Hadoop吗？本文将通过具体流程、代码示例和图示，帮助你理解这两者之间的关系。
## 一、整个流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-26 07:34:55
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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和Hadoop1.2.1、从时间来看Hadoop:2013年10月发布2.X（YARN）版本；Spark：2013年6月，Spark成为Apache基金会下的项目。1.2.2、从功能上来看hadoopHadoop是用Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运
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2023-09-16 21:01:28
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# 理解 ODPS 底层与 Hadoop 的关系
在数据工程和大数据处理中，ODPS（开放数据处理服务）是一个越来越重要的工具。而许多人在刚接触 ODPS 时，都会问：“ODPS 底层是 Hadoop 吗？”本篇文章将帮助你理解 ODPS 和 Hadoop 之间的关系，整个过程将包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解 Hadoop 的基本
OceanBase底层是hadoop吗？
在讨论“**OceanBase底层是Hadoop吗**”这个问题前，我们先澄清一下OceanBase的背景。OceanBase是一款高性能、可扩展的分布式数据库，最初由阿里巴巴开发，主要用于解决大规模在线事务处理（OLTP）需求。而Hadoop则是一种开源的软件框架，主要用于处理大规模数据的分布式存储和处理。二者虽都涉及分布式系统，但其架构和应用场景截然
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。创建RDD的两种方式：并行化驱动程序中的现有数据；引用外部存储系统中的数据集。并行化集合要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parallelize方法。复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集。%Spark
val info=Ar
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2024-09-11 21:00:18
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Worker Worker是一个基于AKKA Actor 的Actor模型，和Master，Driver，进行通信的时候 都是通过在receiver方法中进行样例类的时间匹配，支持Worker同时实现了ActorLogReceive的trait，ActorLogReceive里面复写receive方法，对子类暴露出receiveWithLogging方法，worker只需要复写这个方法就可以了，
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2024-09-12 22:22:49
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一、HDFS 架构介绍HDFS离线存储平台是Hadoop大数据计算的底层架构，在B站应用已经超过5年的时间。经过多年的发展，HDFS存储平台目前已经发展成为总存储数据量近EB级，元数据总量近百亿级，NameSpace 数量近20组，节点数量近万台，日均吞吐几十PB数据量的大型分布式文件存储系统。首先我们来介绍一下B站的HDFS离线存储平台的总体架构。图 1-1 HDFS 总体架构HDFS离线存储平
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2024-03-26 09:28:01
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目录一、简介二、HDFS 1.1Namenode 1.2Sconedarynamenode 1.3Datanode&n
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2024-03-02 09:46:59
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spark介绍一.Spark概述1.spark是什么2.spark和Hadoop的区别3.MR框架和spark框架如何选择二.Spark核心模块三.Spark运行环境1.Local模式2.Standalone模式3.Yarn模式4.K8S & Mesos 模式5.Windows模式四.Spark端口号 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
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2023-09-16 17:19:41
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spark期末复习一、Spark基础1. Spark与Hadoop的区别时间节点上来看Hadoop在2006·1开始开发，2008·1成为apache顶级项目，2011年发布1.0版本，2013年10月发布2.x版本（Yarn）Spark2009年诞生，2013·6称为apache项目，2014·2成为顶级项目，2015至今开始大量重点使用Spark组成上来看Hadoop由Java编写，是一个在分
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2023-10-28 13:14:00
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Spark对MapReduce做了大量的改进和优化，主要包括以下个方面：1）磁盘I/O的读写优化：中间结果缓存在内存中：随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端又需要从磁盘读写中间结果，从而造成磁盘I/O成为瓶颈。Spark则允许将map端的中间输出和结果缓存在内存
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2023-09-08 10:04:35
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生命不息，折腾不止，趁着最近工作不是太忙继续我的编程之路的学习。 年龄大了，很多东西做过一遍就容易忘记，所谓“好记性不如烂笔头”，对于知识还是记录下来比较容易保存，既是给自己留个笔记，也可以分享给其他有需要的人。废话少说，以下记录我的spark学习之旅： 一、准备工作 1.准备三台服务器.一台作为master,另外两台作为slave 我这里准备了三台服务器，对应的I
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2024-07-06 05:57:36
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到 Github 下载支持 Hadoop 2.5 及其之前版本的 Spark 2.2.1 ：https://github.com/397090770/spark-2.2-for-hadoop-2.2Apache Spark 2.2.0 于今年7月份正式发布，这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑，因为其可以正式在生产环境中使用，实验标签（expe
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2024-06-12 00:17:26
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一、Spark的特点Spark特性Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体
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2023-08-16 16:07:30
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2.4 安装 Hadoop 和 Spark 集群在安装 Hadoop和Spark之前，让我们来了解一下 Hadoop和Spark的版本。在 Cloudera、Hortonworks和MapR这所有三种流行的Hadoop发行版中，Spark都是作为服务提供的。在本书编写的时候，最新的Hadoop和Spark版本分别是2.7.2和2.0。但是，Hadoop发行版里可能是一个较低版本的Spark，这是因
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2023-09-15 08:22:46
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目录一、axios简介axios是什么？axios有什么特性？（不得不说面试被问到几次）二、基本使用方式三、实现axios和axios.method四、请求和响应拦截器一、axios简介axios是什么？Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库，可以用在浏览器和 node.js 中。axios有什么特性？（不得不说面试被问到几次）1.从浏览器中创建 XMLHtt
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2024-08-03 15:51:25
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InnoDB 引擎底层解析 MySQL 对于我们来说还是一个黑盒，我们只负责使用客户端发送请求并等待 服务器返回结果，表中的数据到底存到了哪里？以什么格式存放的？MySQL 是以 什么方式来访问的这些数据？这些问题我们统统不知道。要搞明白查询优化背后 的原理，就必须深入 MySQL 的底层去一探究竟，而且事务、锁等的原理也要求 我们必须深入底层。InnoDB 记录存储结构和索引页结构 InnoDB
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2024-08-03 15:08:22
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当前Java Web的发展可以说进入到一个极为繁杂庞大的体系，各种框架层出不穷，但是究其本源，其实就是JSP/Servlet/Filter的一种精巧封装，因此了解其底层本质对学习框架并了解其工作原理是十分重要的。本文主要从底层细节开始，阐述Java Web中所需要接触到的底层技术细节。第一是开发环境的搭建，这里不再复述。这里需要注意的是，J2EE本质上是一套接口规范，针对该接口规范各个产品有不同的
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2024-09-22 07:25:41
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导读有些人可能认为MacOS和Linux内核有相似之处，因为它们可以处理类似的命令和类似的软件。甚至有人认为苹果的MacOS是基于linux的。事实上，这两个内核的历史和特性是非常不同的。今天，我们来看看MacOS和Linux内核的区别。MacOS内核的历史我们将从MacOS内核的历史开始。1985年，由于与首席执行官John Sculley和苹果董事会发生争执，Steve Jobs离开了苹果
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2023-10-19 21:26:36
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## Spark是否需要Hadoop？
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以独立运行，也可以与Hadoop集成使用。但是，并不是必须要使用Hadoop才能使用Spark。在实际应用中，Spark可以直接读取本地文件系统或其他分布式文件系统，而不一定非要依赖HDFS。Spark与Hadoop的结合是为了利用Hadoop生态系统的各种组件和资源管理框架。
### 实现“
原创
2024-04-29 11:39:33
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