作者 李士窑 作为Hadoop MapReduce后继者Apache Spark可以支撑数千节点规模的集群部署，尤其在内存数据处理上，Spark比MapReduce更加高效，且支持GB或TB级别的数据。然而很多人都认为在磁盘数据计算上，MapReduce比Spark更有优势。近日，大数据公司Databricks为了评估Spark在PB级磁盘数据计算的运行状况, 其技术团队使
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2023-12-27 21:09:30
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计算速度计算的速度是取决于计算机本身的计算能力的。 并且目前来看，所有的计算机计算都是基于内存的（如果有不是的，请原谅我的孤陋寡闻...）， 也就是说 MR 和 Spark 是没有区别的。Shuffle我们都知道，不管是Spark 还是 MR， 其理论依据都是 一篇名为 MapReduce 的论文 那么对于 Map 和 Reduce 两个阶段，其都是会产生 Shuffle 的， 而Shuffle会
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2024-01-14 17:43:59
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在过去几年，Apache Spark的采用以惊人的速度增加着，通常被作为MapReduce后继，可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数 据处理上，Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识；但是当数据量远超内存容量时，我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰。因此，我们与Spark社区一起，投入了大量的精力做Spark稳定性、扩展性、性能等
1. spark为什么这么快，spark sql一定比hive快吗？spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。spark比mr快主要两个原因：①mr通常需要将计算结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型，而spark采用
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2023-12-11 12:40:47
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【背景介绍】国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单，每天处理约100TB左右详单，详单表记录每天大于百亿级别，在使用impala过程中存在以下问题:详单采用Parquet格式存储，数据表使用时间+MSISDN号码做分区，使用Impala查询，利用不上分区的查询场景，则查询性能比较差。在使用Impala过程中，遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等)，并发
Spark概述及特点Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之
spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前面j
实时流处理架构示意图___
|Web|
| |----------------> WebServer---------->Flume---->Kafka
|app| /var/log/access.log |
|___|
1、spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的MapReduce的设设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。 Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。 DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高2、spark中具有DAG有向无环图
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2023-08-21 09:09:52
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首先什么是Spark 上面是官网的截图，第一句话就说了：spark是一个应用于大数据的分析引擎 因此，spark是一个用于数据处理的执行引擎速度 上面图中很明确的体现了Spark的速度 官方给出的速度是Hadoop的100倍，当然，这个数据并不是绝对的，但是在绝大部分情况下的确是Spark要比Hadoop快，而原理上来讲其实主要是Hadoop的计算是由MapReduce担当的，而MapReduce
# MapReduce vs. Spark：在何种情况下MapReduce更快？
在大数据处理领域，Google的MapReduce和Apache Spark都是非常流行的数据处理框架。尽管Spark在许多场景下表现得更快，但在某些特定情况下，MapReduce仍然可能比Spark更高效。本文将探讨这种情况，并结合代码示例和图表进行说明。
## 一、MapReduce和Spark的基本概念
### 什么情况下 MapReduce 比 Spark 快
MapReduce和Spark都是用于分布式计算的开源框架。它们都能处理大规模数据，并能在集群中运行以提高计算性能。然而，MapReduce和Spark在某些情况下可能表现出不同的性能特点。本文将探讨在什么情况下MapReduce比Spark快，并给出相应的代码示例。
#### MapReduce简介
MapReduce是一个流行的
原创
2023-08-10 15:35:19
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最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？ 有什么用？ 适合哪些业务场景？本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前，Facebook依赖Hive做数据分析，而Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析的时
一、mapreduce1.工作机制 第一步，准备好文件；第二步，切片分析；第三步，客户端会提交3个信息：Job的切片、jar包（集群模式才有）、Job运行相关的参数信息；第四步，Yarn会开启一个Mr appmaster（整个任务的老大），Mr appmaster会读取客户端提交的信息，根据切片信息开启对应个数的MapTask；第五步，MapTask开启InputFormat（默认Te
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2023-11-10 22:22:32
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Mysql数据存储是存储在表中，查找数据时要先对表进行全局扫描或者根据索引查找，这涉及到磁盘的查找，磁盘查找如果是按条点查找可能会快点，但是顺序查找就比较慢；而Redis不用这么麻烦，本身就是存储在内存中，会根据数据在内存的位置直接取出。 1Redis是基于内存存储的，mysql是基于磁盘存储的 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。2Redis存储的是k-v格式的数
原创
2023-06-06 23:42:32
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各位，今年 ClickHouse 最王炸的功能来啦，没错，就是期待已久的 Projection (投影) 功能。ClickHouse 现在的功能已经非常丰富强大了，但是社区用现实告诉我们，还可以进一步做的更好：）不知道你有没有碰到过这些情况:MergeTree 只支持一种排序规则建表的时候，Order By 同时决定了主键稀疏索引和数据的排序，假设 :Order BY A,B,C那么通常
# Spark速度快的原因解析
## 概述
在解释Spark速度快的原因之前，我们首先要了解Spark工作的整体流程。下面是Spark工作的几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 创建SparkSession | 初始化Spark环境 |
| 加载数据 | 从外部数据源加载数据 |
| 数据转换 | 对数据进行转换和处理 |
| 缓存数据 | 缓存经
原创
2023-07-23 08:41:01
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# Spark MLlib vs Scikit-learn 性能比较
在机器学习的世界中，选择合适的库和工具是十分重要的。在这篇文章中，我们将围绕 “Spark MLlib 是否比 Scikit-learn 快” 这个问题，指导你如何进行性能比较。通过实际操作，你将学习如何有效使用这两个库。
## 流程概述
在进行性能比较之前，我们需要制定一个清晰的流程。以下是实现比较的一系列步骤：
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