Spark對MapReduce的改進總結
- MapReduce抽象層次低，需要手工編寫程式碼完成；Spark基於RDD抽象，使資料處理邏輯的程式碼非常簡短。
- MapReduce只提供了map和reduce兩個操作，表達力欠缺；Spark提供了很多轉換和動作，很多關係資料庫中常見的操作如JOIN、GROUP BY已經在RDD中實現。
- MapReduce中，只有map和reduce兩個階段，複雜的計算需要大量的組合，並且由開發者自己定義組合方式；Spark中，RDD可以連續執行多個轉換操作，如果這些操作對應的RDD分割槽不變的話，還可以放在同一個任務中執行。
- MapReduce處理邏輯隱藏在程式碼中，不直觀；Spark程式碼不包含操作細節，邏輯更清晰。
- MapReduce中間結果放在HDFS中；Spark中間結果放在記憶體中，記憶體放不下時才寫入本地磁碟而不是HDFS，這顯著提高了效能，特別是在迭代式資料處理的場合。
- MapReduce中，reduce任務需要等待所有map任務完成後才可以開始；在Spark中，分割槽相同的轉換構成流水線放到同一個任務中執行。
相關推薦
Spark對MapReduce的改進總結
MapReduce抽象層次低，需要手工編寫程式碼完成；Spark基於RDD抽象，使資料處理邏輯的程式碼非常簡短。 MapReduce只提供了map和reduce兩個操作，表達力欠缺；Spark提供了很多轉換和動作，很多關係資料庫中常見的操作如JOIN、GROUP BY已經在RDD中實現。 MapReduc
深入分析Spark對MapReduce的底層技術優化
Spark對MapReduce做了大量的改進和優化，主要包括以下個方面： 1）磁碟I/O的讀寫優化： 中間結果快取在記憶體中：隨著實時大資料應用越來越多，Hadoop作為離線的高吞吐、低響應框架已不
百度面試總結：spark比MapReduce快的原因是什麼？（比較完整）
1、spark是基於記憶體進行資料處理的，MapReduce是基於磁碟進行資料處理的 MapReduce的設設計：中間結果儲存在檔案中，提高了可靠性，減少了記憶體佔用。但是犧牲了效能。 Spark的設計：資料在記憶體中進行交換，要快一些，但是記憶體這個東西，可靠性不如磁碟。所以效能方面比MapR
ECMAScript面向對象(二)——之創建對象方法總結
擴展 console 動態 原型 struct 私有屬性 true asc 一份 創建對象的方法 工廠模式 缺點：無法識別對象的類型，因為根本沒有定義新的對象類型 // 工廠模式創建對象 //定義 function createPerson(name,age,
js對象體系總結
屬性 技術分享 所有 _proto_ function 。。 區分 創建 con 廢話不多說，拋圖一張。。。 總結： 所有的函數都有prototype屬性。 prototype屬性本質上也是對象（實際上是Object的實例對象{ }）----原型對象中也
PHP面向對象知識點總結
ace extend face 技術 space this 實例 mes 代碼 1、$this是什麽 當前類實例化的對象 2、訪問對象中的成員 對象->成員 3、構造方法 通常用來初始化對象的屬性，不用把屬性寫死，不同的對象就有了不同的屬性 4、get、s
第二篇：使用Spark對MovieLens的特征進行提取
src 參考 創建過程 程序 單單 關於 font 我們 eve 前言 在對數據進行了初步探索後，想必讀者對MovieLens數據集有了感性認識。而在數據挖掘/推薦引擎運行前，往往需要對數據預處理。預處理的重要性不言而喻，甚至比數據挖掘/推薦系統本身還重要。
Spark學習散點總結
python spark 人的 bin == count mic alex ext 使用Spark 時，通常會有兩種模式。一、在交互式編程環境（REPL, a.k.a spark-shell）下實現一些代碼，測試一些功能點。二、像MapReduce 那樣提前編寫好源代碼並編
JavaWeb--jsp九大內置對象完整總結
height pat 路徑 sed writer context 端口 object web容器 內置對象的特點： 1.由JSP規範提供,不用編寫者實例化。 2.通過Web容器實現和管理 3. 所有JSP頁面均可使用 4.只有在腳本元素的
使用spark對hive表中的多列數據判重
個數 stack duplicate house transient this dataframe except cti 本文處理的場景如下，hive表中的數據，對其中的多列進行判重deduplicate。 1、先解決依賴，spark相關的所有包，pom.xml spa
[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark對DataFrame直接執行SQL處理的例子
hdfs temp div python people data name where afr [Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark對DataFrame直接執行SQL處理的例子 $cat people.json {"name":"
JQuery的deferred對象學習總結
.ajax defer 兩個 () con api inf .html code 什麽是deferred？ 可以幫助我們按規定的順序執行函數，比如說我們ajax請求數據之後，對dom進行數據填充，那我們就要先執行完ajax，拿到數據之後才能進行dom數據填充，所以這
Spark RDD操作記錄(總結)
操作記錄 collect () 求和 bsp 數據 排序 red cas 創建ListintRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))過濾包含stringRDD.filter(_.contains("a")).collect()去重strin
local對象返回總結
字符串 ash port cati name path https ati 網址 //window.location.href 當前頁面完整網址 //window.location.hash 返回#號後面的hash，如果不包含返回空 //window.locatio
面和對象的總結
創建對象 一個 指定 str 逗號 重要 平臺 世界 實例 第十一章類和對象 什麽是類，什麽是對象 舉例說明什麽是類，什麽是對象？ 一句話：萬物皆對象 類的概念：類是具有相同屬性和服務的一組對象的集合。 1.為屬於該類的所有對象提供
es5 面向對象簡易總結
優先 預處理 deep 操作符 extend return () blog scrip 1.js的預處理階段，將聲明方式的函數(指向函數的引用）和var定義的變量（undefined）放置在詞法環境（全局環境指的是window）中； 2.命名沖突時，函數優先級更高。（不會被
Hadoop 對MapReduce的理解
客戶端 rake ado 發送 class 拷貝 客戶 ack art 對MapReduce的理解 客戶端啟動一個作業 向JobTraker請求一個JobId 將資源文件復制到HDFS上，包括Jar文件，配置文件，輸入劃分信息等 接收作業後，進入作業隊列，根據輸入劃分信
數組與面向對象學習總結！
學習總結Java一，1） 數組:可以存儲同一種類型元素的一個容器2）數組定義兩種方式:數據類型[] 數組名稱 ;數據類型 數組名稱[] ;(很少用到) 例如：int[] a; 定義了一個int類型的數組變量a int a[] ;
面向對象基礎總結
英雄 object 對象 攻擊力 .info pytho 9.png super 規則 對象是特征和金恩過的結合體 類一系列對象相似的特征和技能的結合體 註意：在定義類的階段會立刻執行類體內的代碼，然後將產生的名字存放於類的名稱空間 繼承 # 繼承：它爹有的它都
面向對象階段總結 | 叁
elf 動態更新 過濾器 法規 表達式 exceptio equal random con 一.規格化設計的發展歷史 在微軟的官網上，我找到了一篇描述規格的文章Specification and Verification of Object-Oriented Softwar