网站怎么弄,智慧团建网站首页,短视频推广哪家好,公共体育课程网站建设learn from 从0开始学大数据#xff08;极客时间#xff09; Spark 的计算阶段 Hadoop MapReduce 简单粗暴地根据 shuffle 将大数据计算分成 Map 和 Reduce 两个阶段#xff0c;然后就算完事了。 而 Spark 更细腻一点#xff0c;将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来… learn from 从0开始学大数据极客时间 Spark 的计算阶段 Hadoop MapReduce 简单粗暴地根据 shuffle 将大数据计算分成 Map 和 Reduce 两个阶段然后就算完事了。 而 Spark 更细腻一点将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来当作一个阶段持续计算形成一个更加优雅、高效的计算模型虽然其本质依然是 Map 和 Reduce。 但是这种多个计算阶段依赖执行的方案可以有效减少对 HDFS 的访问减少作业的调度执行次数因此执行速度也更快 和 Hadoop MapReduce 主要使用磁盘存储 shuffle 过程中的数据不同Spark 优先使用内存 进行数据存储包括 RDD 数据。 除非是内存不够用了否则是尽可能使用内存 这也是 Spark 性能比 Hadoop 高的另一个原因
Spark 的作业管理
DAGScheduler 根据代码生成 DAG 图以后Spark 的任务调度就以任务为单位进行分配将任务分配到分布式集群的不同机器上执行
Spark 的执行过程 总结 Spark 有三个主要特性
RDD 的编程模型更简单DAG 切分的多阶段计算过程更快速使用内存存储中间计算结果更高效
这三个特性使得 Spark 相对 Hadoop MapReduce 可以有更快的执行速度以及更简单的编程实现
