Spark的核心組件有幾部分？實(shí)現(xiàn)了spark的基本功能，包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)交互。Spark內(nèi)核還包含了彈性分布式數(shù)據(jù)集的定義Spark是一個(gè)用來(lái)操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)SQL的程序，我

Spark的核心組件有幾部分？

實(shí)現(xiàn)了spark的基本功能，包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)交互。Spark內(nèi)核還包含了彈性分布式數(shù)據(jù)集的定義

Spark是一個(gè)用來(lái)操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)SQL的程序，我們可以使用SQL或hive（HQL）來(lái)查詢數(shù)據(jù)，支持多種數(shù)據(jù)源，比如hive表是JSON，除了提供SQL查詢接口外，還支持SQL與傳統(tǒng)RDD的結(jié)合，開(kāi)發(fā)人員可以使用SQL和編程（API）同時(shí)查詢和分析應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。

它是spark提供的用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流計(jì)算的組件。例如，web服務(wù)器日志或消息隊(duì)列是數(shù)據(jù)流。

Spark提供了一個(gè)通用機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，包括許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如分類、回歸、聚類、協(xié)作過(guò)濾等。

用于圖形計(jì)算，如社交網(wǎng)絡(luò)朋友圖。

MapReduce和Spark的區(qū)別是什么？

MapReduce是Hadoop的分布式計(jì)算編程框架

其核心功能是將用戶編寫(xiě)的邏輯代碼和自己的組件集成到一個(gè)程序中，在Hadoop集群上并發(fā)運(yùn)行。核心組件是mrappmaster maptask Reducetask

spark是MapReduce的替代品，兼容HDFS和hive，可以集成到Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中

它們之間的區(qū)別

1。Spark比MapReduce快

基于內(nèi)存的計(jì)算比MapReduce快100多倍

基于硬盤(pán)的計(jì)算比MapReduce快10多倍

2。Spark支持流媒體和離線計(jì)算

MapReduce只支持離線計(jì)算

3。MapReduce沒(méi)有資源調(diào)度系統(tǒng)，它必須在諸如yarn這樣的資源系統(tǒng)上運(yùn)行

spark集成了資源調(diào)度，并且可以在獨(dú)立模式下在自己的主進(jìn)程和工作進(jìn)程上運(yùn)行，或者在yarn上運(yùn)行

空間有限，所以讓我們先來(lái)介紹它。歡迎留言