hadoop和spark(hadoop和spark关系)
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在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具,合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多,具体岗位(大数据开发,大数据分析,数据产品经理等)要求的重点不同。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
Hadoop与Spark都是大数据计算框架,但是两者各有自己的优势,Spark与Hadoop的区别主要有以下几点:
1、编程方式
Hadoop的MapReduce在计算数据时,计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程,从而难以描述复杂的数据处理过程;而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据棚键集的操作类型,编程模型比MapReduce更加灵活。
2、数据存储
Hadoop的MapReduce进行计算时,每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中;而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
3、数据处理
Hadoop在每次执行数据处理时,都需要从磁盘中加载数据,导致磁盘的I/O开销较大;而Spark在执行数据处理时,只需要将数据加载到内存中,之后直接在内存中加载中间结果数据集即可,减少了磁盘的1O开销等。感兴趣的话点击此处,免费学习一下
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Hadoop与spark集群安装
jdk:jdk1.8.0
hadoop:hadoop-2.10.1
spark:spark-3.0.1
将jdk解压缩
之后在/etc/profile里面添加环境变量
注意每次都要source /etc/profile
解压Hadoop
并配置环境变量,将Hadoop的路径写入~/.bashrc
需要source ~/.bashrc
修改hostname,
sudo vim /etc/hostname
修改hosts的名字
sudo vim /etc/hosts
以下是master的hostname和hosts
slave1和slave2的hostname也需要改。
配置免密登录
ssh-keygen -t rsa # 一直按回车就可以薯悉
cat ./id_rsa.pub ./authorized_keys
需要修改Hadoop安装目录下/etc/hadoop中的5个配置文件。slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml
configuration
property
namefs.defaultFS/name
valuehdfs://master:9000/value
/property
property
namehadoop.tmp.dir/name
valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/value
descriptionAbase for other temporary directories./description
/property
/configuration
这文件记录备份相关。我们有2个 slave 节点,因此可以将 dfs.replication 的值设为 2
configuration
property
namedfs.namenode.secondary.http-address/name
valuemaster:50090/value
/property
property
namedfs.replication/name
数拆乎value2/value
/property
property
namedfs.namenode.name.dir/name
valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/dfs/name/value
/property
property
namedfs.datanode.data.dir/name
valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/dfs/data/value
/property
/configuration
如果是mapred-site.xml.template ,此时需要重命名
configuration
property
namemapreduce.framework.name御让/name
valueyarn/value
/property
property
namemapreduce.jobhistory.address/name
valuemaster:10020/value
/property
property
namemapreduce.jobhistory.webapp.address/name
valuemaster:19888/value
/property
/configuration
configuration
!-- Site specific YARN configuration properties --
property
nameyarn.resourcemanager.hostname/name
valuemaster/value
/property
property
nameyarn.nodemanager.aux-services/name
valuemapreduce_shuffle/value
/property
/configuration
先删除logs和tmp里的文件
之后压缩
tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop-2.10.1
使用scp命令发送到slave1和slave2
scp ./hadoop.master.tar.gz zkx@slave1:/home/zkx
之后解压
master节点格式化
hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化,之后不需要
启动和结束脚本在sbin目录下
start-all.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver #启动历史服务器
jps 查看master和slave
worker是spark的,不用参考
hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar pi 100 1000
结果如下
解压压缩包
目录如下
修改conf下的spark-env.sh
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/zkx/hadoop-2.10.1/bin/hadoop classpath)
export JAVA_HOME=/home/zkx/jdk1.8.0_241
SPARK_MASTER_HOST=master
SPARK_MASTER_PORT=7077
修改slaves
之后将整个目录压缩,scp发送到slave上,解压
启动spark
./sbin/start-all.sh
之后打开浏览器输入maste的spark的URL,节点的端口是8080。
可以看到有三个worker
spark和hadoop的区别
spark和hadoop的区别如下:
1、诞生的先后顺序:hadoop属于第迹散一代开源大数据处理平台,而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
2、计算不同:spark和hadoop在分布式计算的具体实现上,又有区别;hadoop中的mapreduce运算框架,一个运算job,进行一次map-reduce的过程;而spark的一个job中,可以将多个map-reduce过程级联进行。
3、平台不同:spark是一个运算平台,而旁州谨hadoop是一个复合平台(包含运算引擎,还包含分布式文件存储系统,还包含分布式运算的资源调度系统)运基,所以,spark跟hadoop来比较的话,hadoop主要是它的运算部分日渐式微,而spark目前如日中天,相关技术需求量大,offer好拿。
4、数据存储:Hadoop的 MapReduce进行计算时,每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中;而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
5、数据处理:Hadoop在每次执行数据处理时,都需要从磁盘中加载数据,导致磁盘的I/O开销较大;而Spark在执行数据处理时,只需要将数据加载到内存中,之后直接在内存中加载中间结果数据集即可,减少了磁盘的1O开销。
Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系
Hadoop分为两大部分:HDFS、Mapreduce。
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
由于编写MapReduce程序繁琐复瞎正杂,而sql语言比较简单,程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有计算机背景的数据分析人员。我们只需要编写相对简单的sql命令,hive会帮我们翻译为mapreduce程序交给计算机去执行。
mapreduceh这个计算框架每次执行都是从磁盘中读取的,而spark则是直接从内存中读取的。由于MapReduce 的框架限制,一个 MapReduce 任务只能包含一次 Map 和一次 Reduce,计算完成之后,MapReduce 会将运算结果写回到磁盘中(更准确地说是分布式存储系统)供下次计算使用。如果所做的运算涉及大量循环,比如估计模型参数的梯度下降或随机梯度下降算法就需要多次循环使用训练数据磨悄悔,那么整个计算过程会不断重复地往磁盘里读写中间结果。这样的读写数据会引起大量的网络传输以及磁盘读写,极其耗时,而且它运迟们都是没什么实际价值的废操作。因为上一次循环的结果会立马被下一次使用,完全没必要将其写入磁盘。
所以spark可以理解为mapreduce的改进升级版
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