作者 | 简锋“每个人的时间都是有限的，在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。”笔者从 2008 年开始工作到现在也有 12 个年头了，一路走来都在和数据打交道，做过很多大数据底层框架内核的开发（Hadoop，Pig，Hive，Tez，Spark），也做过多年上层数据计算框架（Livy, Zeppelin）以及数据应用开发，包括数据处理，数据分析以及机器学习。现在是 Ap
1：MapReduce定义 是一个分布式运算程序的编程框架，将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。2：MapReduce优缺点 优点1：易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口即可。
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2023-09-27 20:07:45
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# MapReduce与HBase性能分析
在大数据处理中，MapReduce和HBase是两种非常重要的技术。它们都有各自的应用场景，而在不同的使用场景下，性能表现也不同。本文将通过一系列的步骤，帮助你理解如何比较MapReduce写文件和HBase的数据处理速度。我们将使用一个简单的示例程序，同时强调每一步所需的代码及其含义。
## 流程概述
在比较MapReduce和HBase的性能之
Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。 map端shuffle： map读取数据 ，读取数据之前是split（文件逻辑上的切分） Partition：map的结果由哪个reduce来接收，设置reduce的个数 默认操作是：对key hash后再以reduce task数量取模，返回值决定着该键值对应该由哪个reduce处理。为了平均reduc
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
计数器 计数器是一种收集作业统计信息的有效手段，用于质量控制或应用级统计。说白了就是统计整个mr作业所有数据行中符合某个if条件的数量，（除某些内置计数器之外）。仅当一个作业执行成功之后，计数器的值才是完整可靠的。如果一个任务在作业执行期间失败，则相关计数器值会减小，计数器是全局的。 计数器分为
实时流处理架构示意图___
|Web|
| |----------------> WebServer---------->Flume---->Kafka
|app| /var/log/access.log |
|___|
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
一 MapReduce入门MapReduce定义（简单来说就是hadoop的数据分析核心，理解其中的原理，则可以分析聚合一切需求）Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 MapReduce优
谷歌的向量矩阵MapReduce计算模型java的序列化是实现Serializable接口(我如果想把一个java的对象作为inputStream和outputStream流的对象的话，这个java类必须要实现java序列化机制。)一、Google的基本思想
1、GFS
2、MapReduce：计算模型，进行大数据计算
问题的来源：PageRa
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
Hadoop安装 1. 安装前的准备 安装hadoop首先需要在机器上安装合适版本的java（最新版本肯定没问题），并从Apache镜像中下载稳定版本的hadoop安装包。在集群中安装hadoop通常需要在所有机器上拷贝一份hadoop安装包，并解压缩到安装目录中。 通
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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思考几个问题：为什么搜索是 近实时 的？为什么文档的 CRUD (创建-读取-更新-删除) 操作是 实时 的?复习一遍从上到下的整体结构这里有篇文章讲解的很形象：image 这是集群cluster。image 这是节点Node：就是个机器。image 由一个或者多个节点，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch
# Spark 使用 MapReduce 吗？
在大数据处理领域中，MapReduce 是一个经典的计算模型，被广泛应用于分布式数据处理任务。而 Apache Spark 是近年来备受关注的大数据处理框架，那么 Spark 使用 MapReduce 吗？本文将对这个问题进行探讨，并通过代码示例来展示 Spark 中的 map 和 reduce 操作。
## MapReduce 简介
MapR
1、为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？MapReduce是从纷繁复杂的业务逻辑中，为我们抽象出了 Map 和 Reduce这样足够通用的编程模型。 缺点： 1、复杂度高 当你构造更为复杂的处理架构时，往往进行任务划分，而且每一步都可能出错。而且往往比认为的复杂的多。 2、时间性能达不到用户要求 Google50
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2023-10-16 12:28:04
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一、Hbase数据库HBase是一种“NoSQL”数据库。HBase具有很多支持线性和模块化缩放的功能。通过添加商品类服务器上托管的RegionServers来扩展HBase集群。例如，如果一个集群从10个扩展到20个RegionServers，则它在存储和处理能力方面都会翻倍。RDBMS可以很好地扩展，但只能达到某一点 - 具体而言就是单个数据库服务器的大小 - 并且为了获得最佳性能，需要专门的
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2023-11-08 22:32:37
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MapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型。MapReduce 任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都是以键-值对作为输入和输出。这些阶段任务运行在集群上的节点上，并通过YARN进行调度，如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度运行。MapReduce 程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。M
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2023-11-07 06:45:26
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