原文:mapreduce和spark的原理及區別 阿善有用

Mapreduce和spark是數據處理層兩大核心,了解和學習大數據必須要重點掌握的環節,根據自己的經驗和大家做一下知識的分享。 首先了解一下Mapreduce,它最本質的兩個過程就是Map和Reduce,Map的應用在於我們需要數據一對一的元素的映射轉換,比如說進行截取,進行過濾,或者任何的轉換操作,這些一對一的元素轉換就稱作是Map Reduce主要就是元素的聚合,就是多個元素對一個元素的聚合 ...

2020-10-28 17:29 0 384 推薦指數:

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spark原理sparkmapreduce的最大區別

參考文檔:https://files.cnblogs.com/files/han-guang-xue/spark1.pdf 參考網址:https://www.cnblogs.com/wangrd/p/6232826.html 對於spark個人理解:   sparkmapreduce ...

Thu Nov 29 16:52:00 CST 2018 1 7991
mapreducespark、tez區別

MapReduceMapReduce是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。 TezTez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被拆分成Input、Processor、Sort ...

Sat Oct 30 20:22:00 CST 2021 0 147
sparkmapreduce區別

  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 ...

Sun Aug 25 00:42:00 CST 2019 0 3185
sparkmapreduce區別

spark和mapreduced 的區別map的時候處理的時候要落地磁盤 每一步都會落地磁盤 reduced端去拉去的話 基於磁盤的迭代spark是直接再內存中進行處理 dag 執行引擎是一個job的優化 將一個job話成很多快 分成多個task去跑任務 讀取數據來源比喻亞馬遜的s3 和hbase ...

Wed Aug 07 04:51:00 CST 2019 0 533
MapReduce Shuffle原理Spark Shuffle原理

MapReduce的Shuffle過程介紹 Shuffle的本義是洗牌、混洗,把一組有一定規則的數據盡量轉換成一組無規則的數據,越隨機越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆過程,把一組無規則的數據盡量轉換成一組具有一定規則的數據。 為什么MapReduce計算模型需要 ...

Thu May 26 06:25:00 CST 2016 0 3944
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 原理概述

Shuffle簡介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一組有規則的數據盡量打亂成無規則的數據。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆過程,指的是將map端的無規則輸出按指定的規則“打亂”成具有一定規則的數據,以便reduce端接收處理。其在MapReduce中所處的工作 ...

Fri May 10 23:34:00 CST 2019 0 2270
Hive面試題整理(一) ---阿有用

Hive面試題整理(一) 1、Hive表關聯查詢,如何解決數據傾斜的問題?(☆☆☆☆☆)   1)傾斜原因:map輸出數據按key Hash的分配到reduce中,由於key分布不均勻、業務數據本 ...

Tue Oct 20 01:34:00 CST 2020 0 445
MapReduce原理

以WordCount程序為例,假設有三台DataNode,每台DataNode有不一樣的數據,如下表格所示: DataNode1 ...

Thu Nov 06 18:16:00 CST 2014 3 1641
 
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