Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。 Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低。Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度。 MapReduce是一路计算的优秀 ...
以前其它的项目组遇到了大数据计算的问题,一般计算时间都要 小时,甚至一整天的。于是,我便也想私下做一个C 分布式计算框架,利用多台机器分布式计算以减少计算时间。当前分布式计算框架主要有hadoop, google的map reduce,DCOM或一些其它的框架。但这些东东实在太庞大了,我想要做的是一个满足以下条件的框架: 在已有的程序框架下工作,不需要修改已有的程序代码。 使用方法尽可能的简单。 ...
2014-09-25 12:01 5 3008 推荐指数:
Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。 Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低。Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度。 MapReduce是一路计算的优秀 ...
如果所有组件都在同一台计算机的同一个Java虚拟机的同一个堆空间上执行是最简单的,但实际中我们面对的往往不是如此单一的情况,如果用户端只是个能够执行Java的装置怎么办?如果为了安全性的理由只能让服务器上的程序存取数据库怎么办? 我们知道,大多数情况下,方法的调用都是发生在相同堆上的两个 ...
产生的背景 1)MapReduce有较大的局限性 仅支持Map、Reduce两种语义操作 执行效率低,时间开销大 主要用于大规模离线批处理 不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景 2)计算框架种类多,选型难,学习成本高 批处理:MapReduce 流处理:Storm、Flink 交互式计算 ...
MapReduce 简介 概念 面向批处理的分布式计算框架 一种编程模型: MapReduce程序被分为Map(映射)和Reduce(化简)阶段 核心思想 分而治之, 并行计算 移动计算而非移动数据 特点 MapReduce有几个特点: 移动计算 ...
最近在写本科的毕业论文,题目是有关于MapReduce的并行化处理,老师给出修改意见中提到了关于分布式计算框架的的国内外研究现状,一开始并没有搞懂分布式计算机框架,以为是MapReduce。MapReduce只是一种并行编程模式,也可以是一种并行框架,并不是分布式计算框架。百度得知 ...
在安装好Azkaban后,熟悉Azkaban的用法花了较长时间,也踩了一些坑,接下来将详细描述Azkaban的使用过程。 目录 一、界面介绍 二、Projects 1. 创建 ...
1、分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。这点在我博客中另一篇文章已经有过介绍,可以点击这里看http://www.cnblogs.com/qiuhaojie/p ...
并行计算与分布式计算之间的关系? 并行计算的核心要点是时间上并行,分布式计算的核心要点是空间上分离,两者是不同的概念。 并行计算可以是分布式的,也可以不是分布式的。 分布式计算可以是并行的,也可以不是并行的。 ...