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HADoop,MApREDuCE,YARN和SpArk的区别与联系

(1) Hadoop 1.0 第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.

mapreduce应该是指mapreduce吧,是一种编程模式,用于大规模数据的并行计算.spark作为名词是火花的意思,作为动词是产生,触发,发出火星,强烈赞同,正常运转的意思 yarn做为名词是纱线,故事的意思,作为动词是讲故事的意思.因此,这三者之间没有任何联系啊,所有的意思都是区别.

直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠.比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案.Hadoop框架的主要模块包括如下

mapreduce中的每个task分别在自己的进程中运行,当该task运行完的时候,该进程也就结束了.和mapreduce不一样的是,spark中多个task可以运行在一个进程里面,而且这个进程的生命周期和application一样,即使没有job在运行. 这个模型有什么好处呢?可以加快spark的运行速度!tasks可以快速地启动,并且处理内存中的数据.但是这个模型有的缺点就是粗粒度的资源管理,每个application拥有固定数量的executor和固定数量的内存.

1.jpg 1、大数据核心是什么?有三个方面:一是数据,没有数据扯啥都是白搭,二是技术,没有大数据的处理技术,那么数据也就只是一些磁盘,三是思想,有了数据和处理技术,还要有idea,也就是怎么让数据产生更大的价值?2、Storm,

hadoop是分布式数据存储技术;spark是大数据分析技术,数据分析的基础是有海量的数据存储.因此hadoop是spark分析的数据来源.

spark是一种分布式计算框架,和mapreduce并列,可以运行于yarn上.yarn是hadoop2.0的一种资源管理框架.对,就是这么乱

嗯两份中的话计算模型相同:都是在集群里运行mapreduce运算存储方式不同:在计算过程中hadoop需要不断的在硬盘中写入读取数据 ,而spark直接将数据加载到内存中,在内存中运算.

我想你指的Hadoop作业是指Map/Reduce作业.主要的差别有如下3点:1、MR作业的资源管控是通过yarn进行的,spark可以通过yarn进行资源管控,也可以不使用yarn,但是多个组件合设时(如集群中既有spark计划,又有HBase查询),建议

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点. 但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧. 如果我的回答没能帮助您,请继续追问.

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