Apache Spark是一個開源分布式運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果, 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...
以前其它的項目組遇到了大數據計算的問題,一般計算時間都要 小時,甚至一整天的。於是,我便也想私下做一個C 分布式計算框架,利用多台機器分布式計算以減少計算時間。當前分布式計算框架主要有hadoop, google的map reduce,DCOM或一些其它的框架。但這些東東實在太龐大了,我想要做的是一個滿足以下條件的框架: 在已有的程序框架下工作,不需要修改已有的程序代碼。 使用方法盡可能的簡單。 ...
2014-09-25 12:01 5 3008 推薦指數:
Apache Spark是一個開源分布式運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果, 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...
如果所有組件都在同一台計算機的同一個Java虛擬機的同一個堆空間上執行是最簡單的,但實際中我們面對的往往不是如此單一的情況,如果用戶端只是個能夠執行Java的裝置怎么辦?如果為了安全性的理由只能讓服務器上的程序存取數據庫怎么辦? 我們知道,大多數情況下,方法的調用都是發生在相同堆上的兩個 ...
產生的背景 1)MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低,時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互式計算、實時流處理等場景 2)計算框架種類多,選型難,學習成本高 批處理:MapReduce 流處理:Storm、Flink 交互式計算 ...
MapReduce 簡介 概念 面向批處理的分布式計算框架 一種編程模型: MapReduce程序被分為Map(映射)和Reduce(化簡)階段 核心思想 分而治之, 並行計算 移動計算而非移動數據 特點 MapReduce有幾個特點: 移動計算 ...
最近在寫本科的畢業論文,題目是有關於MapReduce的並行化處理,老師給出修改意見中提到了關於分布式計算框架的的國內外研究現狀,一開始並沒有搞懂分布式計算機框架,以為是MapReduce。MapReduce只是一種並行編程模式,也可以是一種並行框架,並不是分布式計算框架。百度得知 ...
在安裝好Azkaban后,熟悉Azkaban的用法花了較長時間,也踩了一些坑,接下來將詳細描述Azkaban的使用過程。 目錄 一、界面介紹 二、Projects 1. 創建 ...
1、分布式計算研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分,然后把這些部分分配給許多計算機進行處理,最后把這些計算結果綜合起來得到最終結果。這點在我博客中另一篇文章已經有過介紹,可以點擊這里看http://www.cnblogs.com/qiuhaojie/p ...
並行計算與分布式計算之間的關系? 並行計算的核心要點是時間上並行,分布式計算的核心要點是空間上分離,兩者是不同的概念。 並行計算可以是分布式的,也可以不是分布式的。 分布式計算可以是並行的,也可以不是並行的。 ...