hadoop和spark(hadoop和spark关系)

本篇文章给大家谈谈hadoop和spark,以及hadoop和spark关系对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

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

想了解更多有关大数据的相关信息,推荐咨询【达内教育】。该机构是引领行业的职业教育公司,致力于面向IT互联网行业培养人才,达内大型T专场招聘会每年定期举行,为学员搭建快捷高没租效的双选绿色通道,在提升学员的面链察巧试能力、积累面试经验同时也帮助不同技术方向的达内学员快速就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

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

[img]

关于hadoop和spark和hadoop和spark关系的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

相关阅读

  • 什么是数据湖?(数据湖的功能)

    什么是数据湖?(数据湖的功能)

    标题:什么是数据湖?简介:数据湖是指存储大量原始数据的数据存储系统,可以包含结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据,为数据分析师和数据科学家提供了一个统一的数据平台。一、数据湖的概念数据湖是一种新型的数据存储架构,将数据存储在原始格式中,...

    2024.04.15 18:22:09作者:intanet.cnTags:什么是数据湖?
  • spark创建临时表(sparksql创建临时表)

    spark创建临时表(sparksql创建临时表)

    标题:Spark创建临时表简介:Spark是一款强大的分布式计算框架,为了更好地处理数据并进行分析,在Spark中可以创建临时表来进行数据操作和查询。本文将详细介绍如何在Spark中创建临时表以及如何对临时表进行操作。一、创建临时表在Spa...

    2024.04.15 18:11:12作者:intanet.cnTags:spark创建临时表
  • 免费人工智能ai(免费人工智能ai在线)

    免费人工智能ai(免费人工智能ai在线)

    简介:人工智能(AI)是当今科技领域最热门的话题之一。随着技术的不断发展,AI正在被应用在各个领域,从商业到医疗领域,都可能受益于人工智能的发展。而如今,有许多免费的人工智能(AI)工具和平台,为用户提供了便利和可能性。多级标题:1. 什么...

    2024.04.15 17:55:39作者:intanet.cnTags:免费人工智能ai
  • 免费数据可视化工具(免费可视化数据分析工具)

    免费数据可视化工具(免费可视化数据分析工具)

    简介:数据可视化工具是IT技术领域的一种重要工具,可以帮助用户将数据转化为易于理解和分析的图表和图形形式。本文将介绍几款免费的数据可视化工具,帮助用户更好地处理和展示数据。多级标题:一、什么是数据可视化工具?二、免费数据可视化工具推荐...

    2024.04.15 17:11:16作者:intanet.cnTags:免费数据可视化工具
  • 人工智能llm(人工智能llm模型)

    人工智能llm(人工智能llm模型)

    人工智能(AI)是指赋予计算机智能的能力,使其能够模拟人类的认知能力和学习能力。随着技术的不断发展,人工智能正在成为IT技术领域的重要一环。### 人工智能的分类#### 强人工智能强人工智能具有自主学习和决策能力,可以完成各种任务,并且能...

    2024.04.15 16:33:16作者:intanet.cnTags:人工智能llm
  • 数据仓库dwd层(数据仓库dwd层中,需要做哪些事)

    数据仓库dwd层(数据仓库dwd层中,需要做哪些事)

    **数据仓库DWD层****1. 简介**数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的系统,它可以帮助企业做出更加明智的决策。在数据仓库中,数据被分为不同的层次,其中包括DWD层,即数据仓库详细数据层。DWD层是数据仓库的一个重要组成部分,它用于...

    2024.04.15 13:44:26作者:intanet.cnTags:数据仓库dwd层
  • 雪佛兰景程10年的简单介绍

    雪佛兰景程10年的简单介绍

    简介:雪佛兰景程是一款经典的SUV车型,已经在市场上拥有10年的历史。在过去的十年中,雪佛兰景程经历了许多技术升级和改进,成为了当今市场上备受推崇的车型之一。多级标题:1. 发展历程2. 技术特点3. 未来展望内容详细说明:发展历程:雪佛兰...

    2024.04.15 13:22:22作者:intanet.cnTags:雪佛兰景程10年
  • 数据分析和数据挖掘区别(数据分析和数据挖掘区别谁先学)

    数据分析和数据挖掘区别(数据分析和数据挖掘区别谁先学)

    # 数据分析和数据挖掘区别## 1. 概念定义数据分析和数据挖掘是两种与数据处理相关的重要概念。数据分析是指对数据进行分析和解释以获取有用信息的过程,帮助决策者更好地理解数据现象。而数据挖掘则是指发现数据中隐藏的模式和规律,从而进行预测和分...

    2024.04.15 10:33:21作者:intanet.cnTags:数据分析和数据挖掘区别