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寒假自学进度报告1

时间:2020-01-26 22:32:22      阅读:95      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hadoop   历史   图计算   交互式   控制   tor   批处理   hive   抽象   

今天主要学习了对spark的初步认识以及相应名词的理解

包括Spark特点、 Scala特性、BDAS架构、Spark组件的应用场景、Spark基本概念、Spark运行架构、 Spark架构设计的优点 、Spark各种概念之间的相互关系

Hadoop 是基于磁盘的大数据计算框架  Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架

 

Spark特点

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 Scala特性

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BDAS架构

 MapReduce 软件适用于做复杂的批量数据处理(数十分钟到数小时)

Cloudera Impala 软件(类似于hive)基于历史数据的交互式查询(数十秒到数分钟)

Storm 软件基于实时数据流的数据处理( 数百毫秒到数秒)

Spark可以同时满足企业各种应用需求(同时支持批处理 交互式查询 和流数据处理 )

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 希望这种架构可以满足企业不同类型的需求

最底层(Mesos Hadoop Yarn )是资源的虚拟化层

Spark基于内存计算功能依靠Spark Core实现

Spark SQL提供交互式查询分析

Spark Streaming 提供了流计算功能

MLlib 提供机器学习算法库的组件

Graphx提供图计算

 

Spark组件的应用场景

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Spark基本概念

RDD  (弹性分布式数据集)(分布式 内存的抽象概念 提供了一种高度受限的共享内存模型)

DAG(有向无环图)

Executor 运行具体Task的一个节点

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Spark运行架构

Cluster Manager 集群资源管理器

 Worker Node运行作业任务的工作节点

Driver 每个应用的任务控制节点

Executor 每个工作节点上负责具体任务的的执行进程

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 Spark架构设计的优点 

1.利用多线程来执行具体的任务 减少任务的启动开销

2.Executor 中有一个BlockManager存储模块 会将内存和磁盘共同作为存储设备 有效减少磁盘IO开销(优先写到内存)

Spark各种概念之间的相互关系

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寒假自学进度报告1

标签:hadoop   历史   图计算   交互式   控制   tor   批处理   hive   抽象   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zzstdruan1707-4/p/12234789.html

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