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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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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# 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
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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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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MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
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2024-01-11 23:05:37
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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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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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&n
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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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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束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，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2024-07-16 09:33:26
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# 理解Hadoop MapReduce与Spark MapReduce的区别
在大数据处理领域，Hadoop MapReduce和Spark都是广泛使用的技术。尽管它们在功能上有很多重叠，但在运行过程、性能和编程模型等方面有着显著的区别。本文将帮助新手了解这两者在MapReduce过程中的不同之处。
## MapReduce流程概述
首先，我们先简要介绍Hadoop MapReduce和S
基础对比参考：http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/1、概述：对于大数据计算框架而言，Shuffle是分布式系统性能的瓶颈之一，Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。本文将介绍目前Spark的shuffle实现，并将之与MapReduce进行简单对比。Shuffle是MapRe
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2024-02-28 21:23:43
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首先最核心的两点：内存和磁盘的区别；job中途失败重新计算的区别。---spark最核心的概念是RDD（弹性分布式数据集），它的所有rdd在并行运算过程程中，可以做到数据共享，也就是可以重复使用mr在计算过程中---mapr：一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行，这样的数据流模型使得那些需要反复使用一个特定
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2023-12-14 11:32:01
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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束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，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2023-06-11 15:22:56
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SparkCore1.一句话介绍Hadoop 和 Spark spark是基于内存的分布式计算框架。 hadoop是一个分布式计算开源框架，包含分布式文件系统HDFS、 MapReduce分布式计算的软件架构和Yarn资源管理调度系统。2.Spark和MR的区别1.MR是基于磁盘迭代处理数据，Spark是基于内存处理数据2.Spark有DAG有向无环图做优化3.MR是细粒度资源申请，applica
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2024-01-11 13:06:10
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# Hive Spark和Hive MR技术介绍及比较
## 引言
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以使用类似于关系数据库的方式查询和分析大规模数据。在Hive中，有两种常用的处理引擎，分别是Hive Spark和Hive MR。本文将对这两种处理引擎进行介绍，并比较它们的特点和适用场景。
## Hive Spark
Hive S
原创
2024-06-30 05:42:11
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最近在熟悉大数据方面的技术和实践，关于两者的概念和特性就不做过多赘余，此处只进两者的区别和应用场景进行分享： Spark Streaming与Storm的对比对比点StormSpark Streaming实时计算模型纯实时，来一条数据，处理一条数据准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理实时计算延迟度毫秒级秒级吞吐量低高事务机制支持完善支持，但不够完善健壮性 / 容错
简答：1、NR 测量配置中主要包括哪些部分？ 答：包括 Measurement objects ， Reporting configurations ， Measurement identities，Quantityconfigurations， Measurement gaps。2、5G关键技术有哪些？ 1）基于OFDM优化的波形和多址接入 2）实现可扩展的OFDM间隔参数配置 3）OFDM加窗
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2024-06-26 15:37:25
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