导读继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用，但作为Spark core中的核心数据抽象，RDD是必须深刻理解的基础概念。01 何为RDDRDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集，是Spark core中的核心数
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2024-06-27 10:26:18
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2017年大数据领域，这7大技术将退役，
我们已经在大数据领域进行了很长时间的探险了，虽然大数据已经不再让人眼前一亮和感到新鲜，但技术的不断更新足以让你时刻关注这个领域。同时，这也是很多企业技术更新最快的领域，但还是有一些技术会长期占据靠前的位置，直到有更好的替代品出现为止。
许多技术在未来面临着很大变化，或者重大升级。以下的这些技术，你或许可以考虑替换掉了： 1、MapReduce
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2024-01-18 15:45:57
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Spark为什么会比mapreduce快？1.Spark减少了中间过程的磁盘读写，数据很多时候不需要落地，从而提升了效率。2.Spark基于内存的读写，减少了磁盘IO、node数据交互的通信时间。3.Spark并非mapreduce心跳的模式，任务调度性能比mapreduce快，适合迭代计算。4.JVM的优化：Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操
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2024-02-14 10:36:30
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一、MapReduceMapReduce是一种软件框架，可以采用并行、分布式方式处理GB、TB甚至PB级的大数据集，同时他也是在商用服务器集群上完成大规模数据处理的执行框架。实现MapReduce的方法有很多，本书主要关注Apache Spark 和 MapReduce/Hadoop两种实现方法。 MapReduce是一种编程范式，可以利用集群环境的成百上千台服务器实现强大的可伸缩性（在这里，我们
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2024-09-07 23:14:23
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1.Map端的Combiner.通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner...只附录部分代码: 1 /**
2 * 以文本
3 * hello you
4 * hello me
5 * 为例子.
6 * map方法调用了两次,因为有两行
7 * k2 v2 键值对的数量有几个?
8 * 有4个.有
Mapreduce和spark是数据处理层两大核心，了解和学习大数据必须要重点掌握的环节，根据自己的经验和大家做一下知识的分享。 首先了解一下Mapreduce，它最本质的两个过程就是Map和Reduce，Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换，比如说进行截取，进行过滤，或者任何的转换操作，这些一对一的元素转换就称作是Map；Reduce主要就是元素的聚合，就是多
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2023-10-11 20:15:53
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2004年Google发表了一篇非常具有影响力的论文向全世界介绍了MapReduce框架，该框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。时至今日，MapReduce已经成为并行分布式计算领域的一个高度流行的基础设施和编程模型，它是Apache Hadoop的基础，被很多知名厂商所使用为其客户提供优质的数据服务。但是从最近在San Francisco召开的Go
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2024-05-17 06:51:41
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在大数据计算引擎上，MapReduce和Spark是一直被拿来做比较的两个框架，尤其是作为后来者的Spark，越来越多地占据主流市场，这与Spark的性能表现优异是分不开的。那么Spark为什么能够性能表现优异，今天我们来做一个spark与mapreduce几个方面的对比。 作为Hadoop框架下的分布式计算引擎，MapReduce从一出现，就是承担着极其重要的任务的——分布式并行计算。而在早期的
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2023-09-14 08:39:40
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简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快 spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前
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2024-06-07 14:03:28
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# Spark替代方案探索
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据生态系统中。然而，随着技术的不断发展，越来越多的替代方案和工具应运而生。本文将探讨一些常见的 Spark 替代方案，并介绍它们的特点和使用示例。
## 一、Spark的优势与局限性
在深入替代方案之前，让我们首先简要回顾一下 Spark 的优势与局限性。
### 优势
1. **高速数据
文章目录Spark与MapReduce对比误区1.Spark是内存计算，难道MapReduce不是基于内存计算的吗？2.Spark将中间结果保存到内存中了吗？Spark RDD的执行逻辑3.Spark相比MapReduce可以减少磁盘IO吗？Spark比MapReduce快在哪？ Spark与MapReduce对比误区经常听到有人说Spark基于内存计算，将中间结果保存在内存中，避免了磁盘IO的
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2023-12-01 19:49:37
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【前言：笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比，首篇侧重于"宏观"上的对比，更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点；次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比，更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深、更全面的认识。通过两篇文章的解
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2023-06-21 11:56:08
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谷歌最早提出了一种分布式计算框架，就是MapReduce。当时发布这个框架的时候，一句话形容那是相当火爆啊，主要用来解决大规模数据(大于1TB)的并行计算。提出了两个核心过程分别是Map和Reduce过程。大致的过程就是先将大规模数据进行分块，每个块通过映射函数处理得到独立结果，整个过程是高度并行的，这个过程称为Map。将上面的结果进行归纳操作，得到最终的结果，这个过程称为Reduce。简单说就是
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2024-08-28 00:00:28
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一、MR的核心编程思想1、概念① Job(作业) : 一个MR程序称为一个Job② MRAppMaster（MR任务的主节点）: 一个Job在运行时，会先启动一个进程，这个进程为 MRAppMaster。负责Job中执行状态的监控，容错，和RM申请资源，提交Task等！③ Task(任务)： Task是一个进程！负责某项计算！④ Map(Map阶段): Map是MapRed
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2023-12-14 21:45:01
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MapReduce概述MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并运行在一个Hadoop集群上。MapReduce优缺点优点1.MapReduce易于编程。它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程
# Spark取代MapReduce：一个现代数据处理的典范
近年来，大数据技术的迅速发展，使得数据处理框架的选择变得格外重要。在众多技术中，Apache Spark 因其优越的性能和易用性逐渐取代了经典的 MapReduce 框架。本文将探讨二者的区别，同时提供一个简单的代码示例，展示 Spark 的强大之处。
## 1. MapReduce vs Spark
MapReduce 是 Ha
原创
2024-09-11 04:08:58
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# Spark代替MapReduce的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Spark代替MapReduce进行数据处理。Spark是一个快速、通用的集群计算系统，它提供了比MapReduce更高效、更方便的数据处理方式。
在下面的文章中，我将向你展示整个流程，并给出每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 流程概览
首先，我们来看一下使用Spark代替MapReduce
原创
2024-01-15 10:20:17
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## Spark vs. MapReduce：轻松掌握分布式计算的优势
随着大数据时代的来临，越来越多的企业开始使用分布式计算框架来处理海量数据。在这个领域中，Apache Hadoop提供的MapReduce以及Apache Spark是最受欢迎的两个框架。尽管二者都旨在处理大规模数据，但Spark在许多方面都显示出其优越性。
### 1. Spark的基本概念
Apache Spark是
MapReduce 就像一台又慢又稳的老爷车，虽然距离 MapReduce 面市到现在已经过去了十几年的时间，但它始终没有被淘汰，任由大数据技术日新月异、蓬蓬勃勃、花里胡哨地发展，这个生态圈始终有它的一席之地。不过 Spark 的到来确实给了 MapReduce 不小的冲击，它比 MapReduce 理论上要快两个数量级，所以近几年不断有人讨论 Spark 是否可以完全替代 MapReduce ，
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2023-10-17 12:37:46
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什么是SparkSpark 是一种计算框架，是与mapreduce 不一样的计算框架。他与Hadoop mapreduce相比具有以下优势：1） Spark 通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而 mapreduce 则将中间结果每次都存到磁盘，速度下降很多。2） Spark 在通信方面采用Akaa 框架的（角色） Actor 模型，并通过线程池
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2023-11-09 00:30:57
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