当前位置:网站首页>Spark 概述
Spark 概述
2022-07-03 09:00:00 【小胡今天有变强吗】
Spark 是什么
Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
Spark and Hadoop
Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架。
Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。主要功能主要是用于数据计算。
Spark or Hadoop
Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理,因此在多 并行运行的数据可复用场景(如:机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法)中存 在诸多计算效率等问题。所以 Spark 应运而生,Spark 就是在传统的 MapReduce 计算框 架的基础上,利用其计算过程的优化,基于内存进行计算,减轻了IO的开销。
Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据 通信是基于内存,而 Hadoop 是基于磁盘。
Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘,而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互,Spark 的缓存机制比 HDFS 的缓存机制高效。
在绝大多数的数据计算场景中,Spark 确实会比 MapReduce 更有优势。但是 Spark 是基于内存的,所以在实际的生产环境中,由于内存的限制,可能会 由于内存资源不够导致 Job 执行失败,此时,MapReduce 其实是一个更好的选择,所以 Spark 并不能完全替代 MR。
Spark 核心模块
- Spark Core Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能,Spark 其他的功能如:Spark SQL, Spark Streaming,GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的
- Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL,用户可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。
- Spark Streaming Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理 数据流的 API。
- Spark MLlib MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等 额外的功能,还提供了一些更底层的机器学习原语。
- Spark GraphX GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。
边栏推荐
- Temper cattle ranking problem
- Linxu learning (4) -- Yum and apt commands
- Spark 结构化流写入Hudi 实践
- What is an excellent fast development framework like?
- 干货!零售业智能化管理会遇到哪些问题?看懂这篇文章就够了
- 【Kotlin学习】高阶函数的控制流——lambda的返回语句和匿名函数
- [point cloud processing paper crazy reading classic version 7] - dynamic edge conditioned filters in revolutionary neural networks on Graphs
- [point cloud processing paper crazy reading classic version 10] - pointcnn: revolution on x-transformed points
- Vs2019 configuration opencv3 detailed graphic tutorial and implementation of test code
- LeetCode 1089. 复写零
猜你喜欢
低代码前景可期,JNPF灵活易用,用智能定义新型办公模式
MySQL installation and configuration (command line version)
Using Hudi in idea
推荐一个 yyds 的低代码开源项目
[point cloud processing paper crazy reading frontier version 11] - unsupervised point cloud pre training via occlusion completion
Jenkins learning (I) -- Jenkins installation
【点云处理之论文狂读前沿版12】—— Adaptive Graph Convolution for Point Cloud Analysis
[point cloud processing paper crazy reading classic version 11] - mining point cloud local structures by kernel correlation and graph pooling
【点云处理之论文狂读经典版10】—— PointCNN: Convolution On X-Transformed Points
In the digital transformation, what problems will occur in enterprise equipment management? Jnpf may be the "optimal solution"
随机推荐
[set theory] order relation (eight special elements in partial order relation | ① maximum element | ② minimum element | ③ maximum element | ④ minimum element | ⑤ upper bound | ⑥ lower bound | ⑦ minimu
即时通讯IM,是时代进步的逆流?看看JNPF怎么说
2022-2-13 learning xiangniuke project - version control
Common formulas of probability theory
【Kotlin疑惑】在Kotlin类中重载一个算术运算符,并把该运算符声明为扩展函数会发生什么?
Recommend a low code open source project of yyds
LeetCode 75. Color classification
【点云处理之论文狂读前沿版10】—— MVTN: Multi-View Transformation Network for 3D Shape Recognition
图像修复方法研究综述----论文笔记
数字化管理中台+低代码,JNPF开启企业数字化转型的新引擎
[kotlin learning] classes, objects and interfaces - define class inheritance structure
LeetCode 241. Design priorities for operational expressions
Instant messaging IM is the countercurrent of the progress of the times? See what jnpf says
STM32F103 can learning record
Install third-party libraries such as Jieba under Anaconda pytorch
Crawler career from scratch (IV): climb the bullet curtain of station B through API
【点云处理之论文狂读前沿版13】—— GAPNet: Graph Attention based Point Neural Network for Exploiting Local Feature
传统企业数字化转型需要经过哪几个阶段?
LeetCode 438. 找到字符串中所有字母异位词
[point cloud processing paper crazy reading classic version 10] - pointcnn: revolution on x-transformed points