超級(jí)暴龍戰(zhàn)士的核心竟是——————Hadoop生態(tài)圈和spark技術(shù)特點(diǎn)

2年前作者：李立奧分類：Toy博客閱讀(44)違法舉報(bào)

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1. Hadoop 生態(tài)圈組件介紹

Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)包含多個(gè)組件，每個(gè)組件都有不同的功能。以下是一些核心組件的介紹：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式文件系統(tǒng)。它將數(shù)據(jù)分成塊并在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行存儲(chǔ)。
MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它將任務(wù)分為 Map 階段和 Reduce 階段，適合離線數(shù)據(jù)處理。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：資源管理器，負(fù)責(zé)集群資源的分配和調(diào)度。
Hive：基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。
Pig：高級(jí)腳本語(yǔ)言，用于數(shù)據(jù)分析和轉(zhuǎn)換。
HBase：分布式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于實(shí)時(shí)讀寫大量數(shù)據(jù)。
Spark：快速、通用、內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理框架。

2. MapReduce 概述

MapReduce 是一種編程模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
它將任務(wù)分為兩個(gè)階段：Map 階段和 Reduce 階段。
Map 階段將輸入數(shù)據(jù)拆分成鍵值對(duì)，然后應(yīng)用用戶定義的函數(shù)進(jìn)行處理。
Reduce 階段將 Map 階段的輸出進(jìn)行合并和匯總。
MapReduce 適用于離線數(shù)據(jù)處理，但不適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。

3. Spark 技術(shù)特點(diǎn)和概述

Spark 是一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理框架，具有以下特點(diǎn)：
- 快速：spark的運(yùn)行速度比較快
- 易用：spark支持使用scala、python、java、R等語(yǔ)言快速編寫應(yīng)用。此外，spark提供超過80個(gè)告誡算子，使得編寫變得容易。
- 通用：spark可以與sql語(yǔ)句、實(shí)時(shí)計(jì)算及其他復(fù)雜的分析計(jì)算進(jìn)行良好的結(jié)合。
- 隨處運(yùn)行:spark作為一個(gè)分布式計(jì)算框架，本身沒有存儲(chǔ)功能，但是可以從HDFS、cassandraHBase、Hive、Alluxio等數(shù)據(jù)源中讀取數(shù)據(jù)。
- 代碼簡(jiǎn)潔：支持scala、python、等語(yǔ)言編寫，scala和python的代碼比java的代碼比較簡(jiǎn)潔。

4. MapReduce 和 Spark 的區(qū)別

速度：spark在內(nèi)存中的運(yùn)行速度比hadoop mapreduce運(yùn)行速度的100多倍，在磁盤中則是10多倍。
數(shù)據(jù)處理范式：MapReduce 適用于批處理，Spark 更適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和迭代分析。
易用性：Spark 提供更友好的編程接口。
容錯(cuò)性：Spark 的 RDD 比 Hadoop MapReduce 的 HDFS 更容錯(cuò)。