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【无标题】
Spark 和 Hadoop的MapReduce 对比
spark 和mapreduce 对比
- 速度:Spark 的设计目标是比 MapReduce 更快,这要归功于它的内存处理能力。 Spark可以在内存中运行迭代算法,也可以缓存中间数据,而MapReduce则将中间数据写入磁盘。
- 灵活性:Spark 是一种通用的集群计算框架,而 MapReduce 是一种用于数据处理的特定编程模型。 Spark 具有用于 SQL、流式处理和机器学习的内置库,而 MapReduce 需要单独的工具来完成这些任务。
- 数据处理:Spark 可以处理批处理和流数据,而 MapReduce 主要是为批处理而设计的。
- 数据流:Spark 使用有向无环图 (DAG) 来建模数据流,而 Mapreduce 使用两级管道
- 易用性:Spark 提供了比 MapReduce 基于 Java 的 API 更加用户友好的高级 API。
- 语言支持:MapReduce 是用 Java 编写的,并具有适用于其他语言(如 python、ruby 等)的 API。Spark 是用 scala 编写的,具有适用于 Java、python 和 R 的 API
- 资源管理:Spark 有自己的集群管理器,而 MapReduce 使用 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 作为其集群管理器。
spark 关键特征
- 内存中处理:Spark 可以在内存中处理数据,这使得它比 Hadoop MapReduce 等传统的基于磁盘的系统更快。
- 弹性分布式数据集 (RDD):Spark 使用 RDD 在集群中分布数据,这使得并行化和横向扩展计算变得容易。
- 内置库:Spark 附带用于 SQL、流式处理、机器学习和图形处理的内置库,使其成为大数据处理的一站式商店。
- 有向无环图(DAG)执行引擎:Spark使用DAG对数据流进行建模,可以高效灵活地执行复杂的数据管道。
- 支持多种语言:Spark 拥有 Java、Scala、Python 和 R 的 API,可供广大开发人员和数据科学家使用。
- 交互式 shell:Spark 附带一个交互式 shell,允许快速轻松地进行数据实验,使其成为数据探索和原型设计的流行选择。
- 集群管理器:Spark 有自己的集群管理器,称为 Spark Standalone,它还支持其他集群管理器,如 Hadoop Yarn、Apache Mesos 等
- 数据源连接器:Spark 内置了连接各种数据源的连接器,例如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Apache Cassandra、Apache HBase、Amazon S3 等,可以轻松摄取和处理来自各种来源的数据。
基于hadoop的mapreduce 的劣势
- 基于磁盘的处理:MapReduce 将中间数据写入磁盘,这会减慢处理时间。这是因为读取和写入磁盘比处理内存中的数据慢得多。
- 缺乏灵活性:MapReduce 是一种用于数据处理的特定编程模型,它会限制可以执行的任务类型。它还需要单独的工具来执行 SQL 查询、流处理和机器学习等任务。
- 对迭代算法的支持有限:MapReduce 是为批处理而设计的,不支持开箱即用的迭代算法。
- 单一的开发语言:MapReduce 具有基于 Java 的 API。
- 可扩展性有限:MapReduce 基于批处理模型,在处理实时或流数据时会限制可扩展性。
- 延迟:MapReduce 具有很高的延迟,因为它将数据读写到磁盘,比内存慢。
- 复杂性:MapReduce 是一个复杂且难以调试的系统,有很多移动部件。
- 资源管理:MapReduce 使用 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 作为其集群管理器,这可能会产生额外的复杂性和开销。
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