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spark_1：spark的发展

hadoop

MRv1

  • hadoop1.0采用MRv1版本，实现封装在org.apache.hadoop.mapred包，通过接口编程实现
  • 不足
    1. 扩展性差
    2. 利用率低
    3. 无法支撑多种Mapreduce框架(spark等)
  • 三个部分组成
    1. 运行时环境： Jobtracker和Tasktracker
    2. 编程模型：MapReduce
    3. 数据处理引擎：Map任务和Reduce任务

MRv2

  • 对运行环境做调整(jobtracker的单机瓶颈)：

    1. 通用资源调度平台(ResourceManager )
    2. 负责各个计算框架的任务调度模型(ApplicationManager )

  • 可拔插

hadoop和spark

  • Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析
  • Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速
  • spark更适合迭代计算
  • Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作
  • 速度快

版本

spark-1.6.0
spark-1.2.0

模式

  • local
  • standalone
  • on yarn

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