# Spark on Kubernetes vs Spark on YARN 对比
## 流程概述
下面是Spark on Kubernetes和Spark on YARN的对比流程图：
| 步骤 | Spark on Kubernetes | Spark on YARN |
| --- | --- | --- |
| 1 | 配置Kubernetes集群 | 配置YARN集群 |
| 2
原创
2023-10-12 11:34:23
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一、Spark简介1.什么是SparkApache Spark是一种快速的集群计算技术，基于Hadoop MapReduce技术，扩展了MapReduce模型，主要特性是在内存中集群计算，速度更快。即使在磁盘上进行复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。另一方面，Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。1.1 使用基于Hadoop的SparkSpar
Standalone（使用版本：spark-2.4.3，jdk1.8+，hadoop-2.9.2）Hadoop环境设置CentOS进程数和文件数（重启生效）[root@CentOS ~]# vi /etc/security/limits.conf
* soft nofile 204800
* hard nofile 204800
* soft nproc 204800
* hard nproc 2
在MapReduce工作原理简介中我简单的了解了MapReduce的工作原理，在这篇文章中，我们将要了解MapReduce的执行过程。我们知道从Hadoop2.X，采用的是yarn作为资源管理系统，我们将要了解MapReduce在yarn中的执行过程。同样，对于yarn，网上有很多大神的写的博客，这里我主要是结合自己的理解，对知识进行积累。1.概念名
博文1：Apache YARN/Mesos与Google Borg差距多远？http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/yarn-mesos-borg/ 16月 08 .15年目前看来，Mesos/YARN的架构和设计上，与Google Borg仍有一定的差距，但需要注意的是，很多细节之处，都是tradeoff的结果，很难说哪种机制更适合我们的场景，对于搭建中
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2023-12-18 22:47:52
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1.什么是Sparkspark是一个集群运算框架，因为使用了基于内存的运算和DAG优化使得其运算速度大大的加快。spark相当于是hadoop中map reduce的一个升级版，在很多方面的性能都优于map reduce。所谓的基于内存的运算指的是spark将每一次map reduce计算的结果存储于内存中，下一次map reduce可直接从内存中读取数据，这加速了需要多次迭代运算的情况。使用sp
一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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本文讲的是Facebook 发布了新的 Node 模块管理器 Yarn，或取代 npm 客户端， 在 JavaScript 社区中，工程师们互相分享成千上万的代码，帮助我们节省大量编写基础组件、类库或框架的时间。每个代码包可能都依赖于其他代码，而代码间的依赖关系则由包管理器负责维护。目前最流行的 JavaScript 包管理器是 npm 客户端，在 npm 
Spark在master node生成DAG之后，将DAG以及map函数，action函数进行打包，还有一个很重的打包内容：如何在worker
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2018-04-06 18:05:00
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图片一. 概念二. 作业调度流程三. Spark运行架构具有以下特点四. spark 详细运行过程1)2)3) 一. 概念一个Application由一个Driver和若干个Job构成， 一个Job由多个Stage构成， 一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成（多个RDD算子操作）stage：宽窄依赖划分当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，启
# 从Hive on Spark到Spark on YARN
在大数据领域，Hive和Spark是两个常用的计算框架。Hive是一种数据仓库工具，支持SQL查询，而Spark是一个通用的集群计算引擎。近年来，随着数据规模的不断增大，Hive on Spark和Spark on YARN这两种架构也变得越来越受欢迎。
## Hive on Spark
Hive on Spark是将Hive与S
## Spark K8s YARN 对比
### 简介
本文旨在向刚入行的开发者介绍如何实现“Spark K8s YARN 对比”。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 流程概述
下面的表格展示了实现“Spark K8s YARN 对比”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2023-09-01 05:58:10
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一、概述 将公司集群升级到Yarn已经有一段时间，自己也对Yarn也研究了一段时间，现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记。这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能。另外，主要将Yarn和MRv1做详细对比，包括Yarn相对于MRv1的各种改进。最后，大概说说Yarn的工作流情况。二、Yarn和MRv1对比(1
Spark有很多种部署的方式，比如standalone、yarn或者k8s，本篇则讲述如何在k8s上部署Spark。前提条件：有一个正常的k8s集群。1 Spark on k8s原理spark-submit可以直接向k8s提交应用程序，提交的机制大致如下：第一步，spark在k8s创建driver，driver是一个pod；第二步，driver与k8s集群沟通创建需要的executor，execu
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2023-07-29 16:01:25
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# Spark on YARN Hadoop 配置指南
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理器。结合这两者，可以实现高效的数据计算和处理。以下是如何配置 Spark 在 YARN 上运行的详细流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|
Apache Flink和Apache Spark是流行的大数据处理框架，它们都提供了高效的数据处理能力，但在一些方面有所不同。本文将介绍如何实现对比这两个框架，并给出代码示例来帮助新手理解。
首先，让我们从整个流程开始，列出实现“flink 和 spark 对比”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 编写数据处理程序 |
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# Spark和Tez对比
### 简介
Spark和Tez都是用于大数据处理的框架，它们之间有很多相似之处，但也有一些不同之处。本文将对Spark和Tez进行对比，分析它们的优劣势。
### Spark
Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，它主要用于大规模数据处理。Spark提供了丰富的API，包括Java、Scala、Python和R等，可以轻松地开发复杂的数据处
Clickhouse的优劣及性能分析一、优点二、缺点三、相关优化四、性能情况五、其他补充 一、优点1、为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；2、数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；3、索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也
已经搭建好Hadoop2.6了，现在准备在yarn上搭建spark。一.安装Scala1.解压tar -xvzf scala-2.10.6.tgz2.添加环境变量vim ~/.bashrcexport SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.10.6export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/binsource一下，查看是否安装成功二.安装s
前面有一篇文章形象解析了Yarn的工作原理，这一篇文章通俗解析一下当前最火的大数据框架Spark。听说过Spark 的人常听到他强于Hadoop 的原因是他是基于内存的计算，因而比Hadoop快，可是数据量如此之大，怎么可能都放在内存里面呢？当然不是所有的都在内存里面，Spark比hadoop快而是由Spark全新的运行机制决定的。一提Spark 的大数据处理能力，有一个抽象的概念叫RDD，其实用
