dw做的网站如何上传,企业官网的运营模式,小程序权限超时,乐清新闻最新消息视频总的来说#xff0c;Spark采用更先进的架构#xff0c;使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势#xff0c;有取代Hadoop的趋势#xff0c;但其稳定性有待进一步提高。我总结#xff0c;具体表现在如下几个方面。1Q#xff1a;Spark和Hadoop的架构区别A#x… 总的来说Spark采用更先进的架构使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势有取代Hadoop的趋势但其稳定性有待进一步提高。我总结具体表现在如下几个方面。1QSpark和Hadoop的架构区别AHadoop:MapRedcue由Map和Reduce两个阶段并通过shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce模型解决问题不得不将问题分解为若干个有依赖关系的子问题每个子问题对应一个MapReduce作业最终所有这些作业形成一个DAG。Spark:是通用的DAG框架可以将多个有依赖关系的作业转换为一个大的DAG。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分为多个元操作这些元操作可以灵活组合产生新的操作并经过一些控制程序组装后形成一个大的DAG作业。2QSpark和Hadoop的中间计算结果处理区别AHadoop:在DAG中由于有多个MapReduce作业组成每个作业都会从HDFS上读取一次数据和写一次数据默认写三份即使这些MapReduce作业产生的数据是中间数据也需要写HDFS。这种表达作业依赖关系的方式比较低效会浪费大量不必要的磁盘和网络IO根本原因是作业之间产生的数据不是直接流动的而是借助HDFS作为共享数据存储系统。Spark在Spark中使用内存内存不够使用本地磁盘替代了使用HDFS存储中间结果。对于迭代运算效率更高。3QSpark和Hadoop的操作模型区别AHadoop只提供了Map和Reduce两种操作所有的作业都得转换成Map和Reduce的操作。Spark提供很多种的数据集操作类型比如Transformations 包括map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues,sort,partionBy等多种操作类型还提供actions操作包括Count,collect, reduce, lookup, save等多种。这些多种多样的数据集操作类型给开发上层应用的用户提供了方便。4Qspark中的RDD是什么有哪些特性A1.A list of partitions一个分区列表RDD中的数据都存储在一个分区列表中2.A function for computing each split作用在每一个分区中的函数3.A list of dependencies on other RDDs一个RDD依赖于其他多个RDD这个点很重要RDD的容错机制就是依据这个特性而来的4.Optionally,a Partitioner for key-value RDDs(eg:to say that the RDD is hash-partitioned)可选的针对于kv类型的RDD才有这个特性作用是决定了数据的来源以及数据处理后的去向5.可选项数据本地性数据位置最优5Q概述一下spark中的常用算子区别map,mapPartitionsforeachforeachPatitionAmap用于遍历RDD将函数应用于每一个元素返回新的RDDtransformation算子foreach用于遍历RDD将函数应用于每一个元素无返回值action算子mapPatitions用于遍历操作RDD中的每一个分区返回生成一个新的RDDtransformation算子foreachPatition用于遍历操作RDD中的每一个分区无返回值action算子总结一般使用mapPatitions和foreachPatition算子比map和foreach更加高效推荐使用小伙伴们冲鸭后台留言区等着你关于Spark今天你学到了什么还有哪些不懂的除此还对哪些话题感兴趣快来留言区打卡啦留言方式打开第XX天答……同时欢迎大家搜集更多问题投稿给我们风里雨里留言区里等你~福利1、扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习推荐阅读一场全能的开发者大会来自助力开发者成功进阶的华为云抖音微博等短视频千万级高可用、高并发架构如何设计20大5G关键技术Fast.ai从零开始学深度学习 | 资源帖10个简单小窍门带你提高Python数据分析速度附代码程序员爬取 3 万条评论《长安十二时辰》槽点大揭秘暗网竟成比特币最大用户? 上半年5.15亿美元被用于非法活动真香朕在看了
