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spark不适合的场景
spark的
优势和劣势
答:
1. 大规模数据处理能力:
Spark
能够在集群上处理大规模数据集,其内存管理和计算模型的优化使其在处理海量数据时表现出高效率。2. 多样化的处理功能:Spark提供了多种数据处理和分析工具,如SQL查询、机器学习、流处理、图计算等,
适用
于多种应用
场景
。3. 灵活性与容错性:Spark支持多种编程语言和API,方...
大数据分析的框架有哪些,各自有什么特点
答:
2. Spark:Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同,Spark 更倾向于使用内存来存储数据,这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而,由于内存中的数据在断电后会丢失,
Spark 不适合
处理需要长期存储的数据。3. Storm:Storm 是 Twitt...
Spark
与Hadoop MapReduce大比拼,谁实力更强
答:
一般来说,对于中小企业的数据中心而言,在单次计算的数据量不大的情况下,
Spark
都是很好的选择。另外,Spark 也
不适合
应用于混合的云计算平台,因为混合的云计算平台的网络传输是很大的问题,即便有专属的宽带在云端 Cluster和本地 Cluster 之间传输数据,相比内存读取速度来说,依然不抵。
应用
Spark
技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理
答:
1、Hadoop MapRedue的表达能力有限。所有计算都需要转换成Map和 Reduce两个操作,不能适用于所有场景
,对于复杂的数据处理过程难以描述。2、磁盘I/O开销大。Hadoop MapReduce要求每个步骤间的数据序列化到磁盘,所以I/O成本很高,导致交互分析和迭代算法开销很大,而几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。
Storm与
Spark
,Hadoop相比是否有优势
答:
Storm的
适用场景
:1)流数据处理 Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。2)分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。
SparkSpark
是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析。Sp...
spark
和hadoop的区别
答:
据我了解
Spark
和Hadoop都是大数据处理框架,但它们在处理方式和使用
场景
上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它
适用
于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架,主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。 总之,Spark更注重内存计算和实时处理,...
Spark
数据倾斜及其解决方案
答:
适用场景
有限,只能将不同 Key 分散开,对于同一 Key 对应数据集非常大
的场景不适用
。效果与调整并行度类似,只能缓解数据倾斜而不能完全消除数据倾斜。而且需要根据数据特点自定义专用的 Partitioner,不够灵活。 思路4. Reduce 端 Join 转化为 Map 端 Join 通过
Spark 的
Broadcast 机制,将 Reduce 端 Join 转化为 ...
spark
与hadoop相比,存在哪些缺陷
答:
稳定性方面,由于代码质量问题,
Spark
长时间运行会经常出错,在架构方面,由于大量数据被缓存在RAM中,Java回收垃圾缓慢的情况严重,导致Spark性能不稳定,在复杂
场景
中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。不能处理大数据,单独机器处理数据过大,或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时,常常出现RAM...
Tez和
Spark
有什么区别,Tez是被淘汰了吗?
答:
而是继续在特定
场景
中发挥着不可或缺的作用。总结来说,Tez和
Spark
并非简单的优劣之分,而是互补的存在,它们各自填补了数据处理的不同空白。理解它们的差异,选择
适合的
工具,才是关键所在。在实际应用中,我们需要根据具体任务的特性和资源条件,做出明智的选择,而非简单地进行淘汰或忽视的判断。
科普
Spark
,Spark是什么,如何使用Spark
答:
Spark的
适用场景
Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)由于RDD的特性,
Spark不适用
那种异步细粒度更新...
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