原文:大數據系列之並行計算引擎Spark介紹

相關博文:大數據系列之並行計算引擎Spark部署及應用 Spark: Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。 Spark是UC Berkeley AMP lab 加州大學伯克利分校的AMP實驗室 所開源的類Hadoop MapReduce的通用並行框架,Spark,擁有Hadoop MapReduce所具有的優點 但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果 ...

2017-04-19 22:59 0 4905 推薦指數:

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Spark 介紹(基於內存計算大數據並行計算框架)

Spark 介紹(基於內存計算大數據並行計算框架) Hadoop與Spark 行業廣泛使用Hadoop來分析他們的數據集。原因是Hadoop框架基於一個簡單的編程模型(MapReduce),它支持可擴展,靈活,容錯和成本有效的計算解決方案 ...

Sat Sep 30 00:19:00 CST 2017 0 5578
大數據並行計算利器之MPI/OpenMP

大數據集群計算利器之MPI/OpenMP ---以連通域標記算法並行化為例 1 背景 圖像連通域標記算法是從一幅柵格圖像(通常為二值圖像)中,將互相鄰接(4鄰接或8鄰接)的具有非背景值的像素集合提取出來,為不同的連通域填入數字標記,並且統計連通域的數目。通過對柵格圖像中進 ...

Sun Jun 28 05:50:00 CST 2015 6 5995
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Sun Apr 10 01:54:00 CST 2022 0 2327
大數據+並行計算+分布式計算知識點整理

1、請簡要介紹一下Hadoop、Spark、MPI三種計算框架的特點以及分別適用什么樣的場景? Hadoop:基於分布式文件系統HDFS的分布式批處理計算框架,適用於數據量大、SPMD(單程序多數據)的應用 Spark:基於內存計算並行計算框架,適用於需要迭代多輪計算的應用 MPI ...

Wed Aug 22 04:07:00 CST 2018 0 1115
大數據處理黑科技:揭秘PB級數倉GaussDB(DWS) 並行計算技術

摘要:通過這篇文章,我們了解了GaussDB(DWS)並行計算技術的原理以及調優策略。希望廣大開發者朋友們能夠在實踐中嘗試該技術,更好地進行性能優化。 隨着硬件系統的越來越好,數據庫運行的CPU、磁盤、內存資源都日漸增大,SQL語句的串行執行由於不能充分利用資源,已經不能滿足日益發展的需要 ...

Thu Nov 05 19:37:00 CST 2020 0 456
Spark和Flink兩種大數據計算引擎對比

Flink vs Spark   Apache Spark和Flink都是下一代大數據工具搶占業界關注的焦點。兩者都提供與Hadoop和NoSQL數據庫的本機連接,並且可以處理HDFS數據。兩者都是幾個大數據的好方法問題。但由於其底層架構,Flink比Spark更快 ...

Wed Feb 16 20:18:00 CST 2022 0 1394
Spark 並行計算模型:RDD

Spark 允許用戶為driver(或主節點)編寫運行在計算集群上,並行處理數據的程序。在Spark中,它使用RDDs代表大型的數據集,RDDs是一組不可變的分布式的對象的集合,存儲在executors中(或從節點)。組成RDDs的對象稱為partitions,並可 ...

Fri Jun 07 23:48:00 CST 2019 0 449
大數據系列之分布式計算批處理引擎MapReduce實踐

關於MR的工作原理不做過多敘述,本文將對MapReduce的實例WordCount(單詞計數程序)做實踐,從而理解MapReduce的工作機制。 WordCount:   1.應用場景,在大量文件中存儲了單詞,單詞之間用空格分隔   2.類似場景:搜索引擎中,統計最流行的N個搜索詞 ...

Sun Mar 19 20:08:00 CST 2017 0 1685
 
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