hadoop之mapreduce詳解（基礎篇）
本篇文章主要從mapreduce運行作業的過程，shuffle，以及mapreduce作業失敗的容錯幾個方面進行詳解。 一、mapreduce作業運行過程 1.1、mapreduce介紹 MapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射 ...
原文：詳解MapReduce（Spark和MapReduce對比鋪墊篇）
本來筆者是不打算寫MapReduce的，但是考慮到目前很多公司還都在用這個計算引擎，以及后續要講的Hive原生支持的計算引擎也是MapReduce，並且為Spark和MapReduce的對比做鋪墊，筆者今天詳細闡述一下MapReduce。鑒於Hadoop .X已過時，Hadoop .X目前用的還不多，企業中目前大量運用的還是Hadoop .X，所以以下都是基於Hadoop .X版本的MapRedu ...
2020-10-28 14:11 0 590 推薦指數：
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[Hadoop源碼詳解]之一MapReduce篇之InputFormat
個人小站,正在持續整理中,歡迎訪問:http://shitouer.cn 小站博文地址：[Hadoop源碼詳解]之一MapReduce篇之InputFormat 1. 概述 我們在設置MapReduce輸入格式的時候，會調用這樣一條語句 ...
重要 | Spark和MapReduce的對比，不僅僅是計算模型？
【前言：筆者將分上下篇文章進行闡述Spark和MapReduce的對比，首篇側重於"宏觀"上的對比，更多的是筆者總結的針對"相對於MapReduce我們為什么選擇Spark"之類的問題的幾個核心歸納點；次篇則從任務處理級別運用的並行機制/計算模型方面上對比，更多的是讓大家對Spark ...
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MapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"。 Tez是Apache開源的支持DAG作業的計算框架，它直接源於MapReduce框架，核心思想是將Map和Reduce兩個操作進一步拆分，即Map被拆分 ...
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spark是通過借鑒Hadoop mapreduce發展而來，繼承了其分布式並行計算的優點，並改進了mapreduce明顯的缺陷，具體表現在以下幾方面： 1.spark把中間計算結果存放在內存中，減少迭代過程中的數據落地，能夠實現數據高效共享，迭代運算效率高。mapreduce中的計算 ...
為什么spark比mapreduce處理數據快
落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤，后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果，這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到，性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中，后續有其他的job需要依賴於前面 ...