关于spark与hadoop的关系我们可以通过一个简单的例子来了解，Hadoop是一家大型包工队，可以组织一大堆人合作(HDFS)搬砖盖房(用MapReduce)，但是速度比较慢。Spark是另一家包工队，虽然成立得晚一些，但是搬砖很快、很灵活，可以实时交互地盖房子，比Hadoop快得多。Hadoop开始升级，指定调度专家YARN调度工人。Sp
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2023-08-10 09:12:56
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1、 Spark VSHadoop有哪些异同点？ Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析 Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存
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精选
2015-04-17 11:28:40
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Impala vs spark性能测试
原创
2024-02-22 17:45:16
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Presto VS Spark
原创
2024-02-22 17:45:28
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Hadoop vs SparkBig Data Architecturehttps://www.youtube.com/watch?v=xDpvyu0w0C8
原创
2022-06-08 06:09:22
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# Spark VS Redis: A Comparative Analysis
*This article provides a comprehensive comparison between Apache Spark and Redis, including an overview of their key features, use cases, and performance. It
原创
2023-12-09 08:30:30
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# Spark VS Tez: A Comparison of Big Data Processing Frameworks
## Introduction
In the world of big data processing, there are several frameworks available that allow for distributed and parallel pro
原创
2023-10-06 09:49:36
92阅读
# CEP vs Spark：流数据处理的比较与应用
在大数据时代，流数据处理变得越来越重要。随着物联网和实时分析的兴起，选择合适的流处理框架尤为关键。本文主要比较两个流处理框架：CEP（复杂事件处理）和Spark Streaming，分析它们的优缺点，并提供相应的代码示例，帮助大家更好地理解这两个工具。
## 什么是CEP？
复杂事件处理（CEP）是一种用于处理大量动态事件流的技术，旨在从
原创
2024-08-04 07:59:49
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Spark is considered as 3G of Big Data, whereas Flink is as 4G of Big Data (在流处理方面我同意这个结论). 1. Objective In this tutorial, we will discuss the comparison between Apache Spark and Apache Flink.
原创
2022-01-04 14:47:47
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简介Spark的 RDD、DataFrame 和 SparkSQL的性能比较。2方面的比较单条记录的随机查找aggregation聚合并且sorting后输出使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题，对比性能。Using RDD’sUsing DataFramesUsing SparkSQL数据源在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录每条记录11个字段总大小 1.4 GB实验环境HDP
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2017-07-11 10:45:13
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Flink带头大哥 02-1522:46 在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。 1. Flink VS Spark 之 API Spark与Flink API情况如下： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示： 2. Flink VS Spark 之
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2023-11-08 18:15:18
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Spark VS MapReduceSpark和MapReduce两款计算引擎，差异如下所示：引擎MapReduceSpark编程友好一般，支持Map/Reduce两种算子较好，支持的算子丰富(map/filter/reduce/aggregate等)性能一般,中间态数据需要落盘，计算逻辑相对复杂时，MapReduce会涉及到多MapReduce任务执行(多次shuffle)，每次shuffle也
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2024-05-14 13:16:54
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Spark 2.x与1.x对比Spark 1.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（SQL+Dataframe+Dataset）、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphxSpark 2.x：Spark Core（RDD）、Spark SQL（ANSI-SQL+Subquery+Dataframe/Dataset）、Spark Streami
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2024-01-30 20:10:22
53阅读
从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Strming 与 Flink。
原创
2021-07-23 17:16:11
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看了下flink，然后找到了一篇对比文章，但是这篇文章的作者是偏向于flink的，有些对比，我们就看看，不说话。
个人认为spark是批处理的老大，flink是流式处理的老大。
至于表处理，spark也是不落下，列式存储parquet以及列式数据集dataFrame，以及执行计划的自动优化使得数据的处理性能，和hive2 Tenz / impala有点一拼，但是掌握spark技术栈，可以应
原创
2022-01-04 14:48:12
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从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Strming 与 Flink。
原创
2021-07-23 17:11:27
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#编程模型对比 运行角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有： Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度； Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等； Driver:用户入口程序执行的地方，即 Sp ...
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2021-10-11 11:38:00
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大部分时候大家在选择技术方案的时候还是比较迷茫，是该选择JStorm还是Spark Streaming？一般会流于一些并不重要问题的讨论，最后做出目光非常短浅的选择，几个月之后再改变技术方案。造成严重的开发量的浪费，甚至拖延关键产品的上线，或者上线后问题层出不穷，不断和业务方妥协谈判。所以，明确这两个最主流的流计算框架的应用场景至关重要，下面我说下经验之谈，避免更多的人走弯路。Spark Stre
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2017-02-26 11:35:59
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#编程模型对比 运行角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有： Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度； Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等； Driver:用户入口程序执行的地方，即 Sp ...
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2021-09-27 15:02:00
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本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容
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2022-11-15 12:33:08
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