`
cloudeagle
  • 浏览: 112634 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 合肥
社区版块
存档分类
最新评论

MapReduce\Tez\Storm\Spark四个框架的异同

 
阅读更多
1) MapReduce:是一种离线计算框架,将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行

处理,非常适合数据密集型计算。

2) Spark:MapReduce计算框架不适合迭代计算和交互式计算,MapReduce是一种磁盘

计算框架,而Spark则是一种内存计算框架,它将数据尽可能放到内存中以提高迭代

应用和交互式应用的计算效率。

3) Storm:MapReduce也不适合进行流式计算、实时分析,比如广告点击计算等,而

Storm则更擅长这种计算、它在实时性要远远好于MapReduce计算框架。

4)Tez: 运行在YARN之上支持DAG作业的计算框架,对MapReduce数据处理的归纳。它

把Map/Reduce过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个Map/Reduce任务组合成一个

较大的DAG任务,减少了Map/Reduce之间的文件存储。同时合理组合其子过程,也可

以减少任务的运行时间。
分享到:
评论

相关推荐

    2-18030100101-张帅豪-MapReduce Spark Storm1

    为解决这个问题,出现了一些大数据处理技术,今天我们将比较三种常用的大数据处理技术:MapReduce、Spark和Storm。 MapReduce MapReduce是开源分布式计算的第一个流行的框架,由Google开发,主要适用于大批量的...

    MapReduce与Spark异同点和优势比较

    MapReduce与Spark的异同主要体现在以下几个方面: 1. 计算模型: - MapReduce采用离线批处理模式,数据读取、处理和写回磁盘分步进行。 - Spark则支持批处理、交互式查询、流处理等多种计算模式,其内存计算特性...

    03_MapReduce 和Spark on YARN.docx

    在大数据处理领域,Hadoop MapReduce 和 Apache Spark 是两种重要的计算框架,它们都在YARN(Yet Another Resource Negotiator)上运行以实现资源管理和任务调度。本文将深入探讨这两个框架以及YARN的相关概念。 ...

    颠覆大数据分析 基于StormSpark等Hadoop替代技术的实时应用

    Spark则是一个通用的大数据处理框架,它不仅支持批处理,还支持交互式查询(通过Spark SQL)和实时流处理(通过Spark Streaming)。Spark的核心优势在于它的内存计算模型,这大大提高了数据处理速度。相比于Hadoop ...

    storm与spark简介

    ### Storm与Spark简介 #### Storm框架详解 **Storm** 是一款强大的实时数据流处理系统,其设计目的是为了处理持续不断涌入的数据流,并将其处理后输出至数据库或其它系统。相较于 **Hadoop** 主要用于批处理,**...

    hadoop storm hbase spark

    根据提供的文件信息,我们可以从以下几个方面来探讨与Hadoop、Storm、HBase和Spark相关的知识点。 ### Hadoop #### 1. Hadoop简介 Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大型数据集。它由Apache基金会...

    如何将MapReduce转化为Spark

    本文首先对MapReduce和Spark的基本信息做了对比性介绍,接着分别对 MapReduce和Spark进行基础性知识讲解,然后在单台Linux服务器上安装了Spark,并以实际代码演示了从 MapReduce转换代码到Spark时需要注意的事项。...

    基于Java实现的简易MapReduce框架.zip

    这个“基于Java实现的简易MapReduce框架”是一个简化版的实现,旨在帮助开发者理解MapReduce的工作原理,并能在实际项目中进行快速开发。 MapReduce的运行流程主要分为三个阶段:Map、Shuffle和Reduce。Map阶段是...

    基于Python实现的Spark类似MapReduce框架设计源码

    该项目是一款基于Python实现的Spark类似MapReduce框架设计源码,总计包含145个文件,涵盖80个Python源文件、7个JavaScript文件、7个文本文件、5个HTML文件、5个Shell脚本、5个配置文件、5个其他文件以及少量C、C++和...

    实时大数据分析基于Storm、Spark技术的实时应用.zip

    Storm和Spark是两个核心的实时大数据处理框架,它们在大数据生态系统中扮演着重要角色。 1. **Apache Storm**:这是一种开源的分布式实时计算系统,设计用于处理无界数据流。Storm具有高吞吐量、低延迟的特点,能够...

    hadoop、storm、spark的区别对比

    Spark则是一个基于内存计算的大数据处理框架,它是为了提高MapReduce的计算效率而设计的,可以将数据加载到内存中,使得数据可以被多次利用。Spark提供了强大的API,支持多种语言(Scala、Java、Python和R),并且...

    dpark, 在 python 中,Spark的python 克隆,一个MapReduce相似的框架.zip

    dpark, 在 python 中,Spark的python 克隆,一个MapReduce相似的框架 DPark DPark是Spark的python 克隆,类似于支持迭代计算的MapReduce(R) 计算框架。单词计数( wc.py )的示例:import dparkfile = dpark.textFi

    java+大数据相关框架实战项目(Hadoop, Spark, Storm, Flink).zip

    这个名为"java+大数据相关框架实战项目(Hadoop, Spark, Storm, Flink).zip"的压缩包文件,包含了四个核心的大数据处理框架——Hadoop、Spark、Storm和Flink的实战项目源码,这些框架都是Java开发的,用于解决大规模...

    基于Spark MapReduce框架的分布式渲染系统研究.pdf

    【基于Spark MapReduce框架的分布式渲染系统研究】 三维渲染技术在电影、动画和游戏制作中扮演着关键角色,为创造视觉特效提供强大的工具。然而,渲染过程计算密集且数据量巨大,消耗大量时间和资源。分布式渲染...

    hadoop-cos(CosN文件系统)为Apache Hadoop、Spark以及Tez等大数据计算框架集成提供支.zip

    5. **Tez**:Tez是Hadoop的一个计算框架,提供了比MapReduce更高效、灵活的处理模型。它可以用于构建复杂的、有向无环图(DAG)计算任务。通过集成CosN,Tez作业也能利用COS的存储能力。 6. **大数据计算框架集成**...

    MapReduce与Spark用于大数据分析之比较1

    相比之下,Spark由Apache开发,设计目标是提供一个比MapReduce更高效的处理框架。Spark引入了Resilient Distributed Datasets (RDDs)的概念,这是一种可持久化的内存计算数据结构,允许数据在内存中存储和多次重用,...

    MapReduce与Spark用于大数据分析之比较.pdf

    MapReduce和Spark是两种广泛应用于大数据分析的计算框架,它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将深入探讨这两种技术的背景、工作原理、应用场景,并对比它们在处理不同类型问题时的优缺点。 首先,MapReduce是...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics