一、流水线架构的核心挑战在Hadoop生态系统中，构建高效的数据处理流水线需要解决三个核心矛盾：数据吞吐量与处理延迟的平衡、计算资源利用率与任务调度开销的博弈、数据一致性与系统容错能力的权衡。...某电商企业日志分析系统的案例显示，未经优化的流水线在TB级数据处理时，任务完成时间波动可达40%以上。...作业中的长尾任务现象，建议采用多维度治理策略：预测性调度：通过历史数据训练机器学习模型，提前识别潜在长尾任务任务拆分机制：对预计执行时间超过阈值的任务自动拆分为子任务备用执行策略：为关键任务启动影子任务...建议采用以下架构：[数据源] --> [采集层] --> [处理层] --> [存储层] | | | Kafka Spark Job...某运营商构建的AutoTune系统包含以下核心模块：特征工程模块：采集100+维作业特征推荐引擎：基于历史数据训练XGBoost模型A/B测试框架：自动对比不同配置效果反馈闭环：将调优结果反哺训练模型实际应用中
我们在《大数据哔哔集20210107》中详细讲解过MapReduce的shuffle过程： map阶段 在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，...最后，总结引用ITStar总结过的二者的不同精简要点版本： Hadoop Shuffle:通过Map端处理的数据到Reduce端的中间的过程就是Shuffle....Spark Shuffle:在DAG调度过程中,stage阶段的划分是根据shuffle过程,也就是存在ShuffleDependency宽窄依赖的时候,需要进行shuffle,(这时候会将作业Job划分成多个...是基于文件的数据结构，Spark是基于RDD的数据结构,计算性能要比Hadoop要高。...性能优化的角度 Hadoop MapReduce的shuffle方式单一.Spark针对不同类型的操作，不同类型的参数,会使用不同的shuffle write方式;而spark更加全面。 ? ?
成本效率：与Hadoop相比，Apache Spark被认为是更具成本效益的解决方案，因为Hadoop在数据处理和复制时需要大型存储和数据中心。...RDD的分区数据是分布式的，不可变的。有两种类型的数据集： 并行化集合：用于并行运行。 Hadoop数据集：这些数据集在HDFS或其他存储系统上的文件记录系统上执行操作。 4....在这里，作业在一台机器的单个 JVM 上运行，这使得它的效率非常低，因为在某些时候或另一个时候会出现资源短缺，从而导致作业失败。由于内存和空间有限，也无法在此模式下纵向扩展资源。 6....需要注意的是，Spark无法控制数据分布在哪个分区。 10. 什么是Spark中的YARN？...这会影响 Spark 的性能，因为准备数据而不是处理数据所花费的时间很多。 Spark 在多用户环境中不能很好地工作，因为它无法同时处理许多用户。 23.
所有这些都可以通过内置语言和围绕这些解决方案的工具集进行扩展，无论是地理空间分析还是数据挖掘的全文搜索，这些工具集几乎都可以满足任何客户的需求。 ?...第一个选择是 Hive，它是将 SQL 查询转换为 MR/Tez/Spark 作业并在集群上执行的一个引擎。...下面详细看一下 MPP 与 Hadoop 的对比： MPP Hadoop 平台开放性 专有，也有例外 完全开源 硬件 许多解决方案有特有设备，我们无法在自己的集群上部署软件。...最多10-20个作业 技术可扩展性 仅使用供应商提供的工具 与介绍的任何开源工具（Spark，Samza，Tachyon等）兼容 解决方案实施复杂度 中等 高 有了所有这些信息，我们就可以得出结论，...为什么 Hadoop 不能完全替代传统企业数据仓库，而可以用作分布式处理大量数据并从数据中获得重要信息的引擎。
SparkCore Spark Core 是 Spark 的核心模块，提供了基本的功能和 API，包括任务调度、内存管理、故障恢复等,它实现了弹性分布式数据集（RDD）的概念，支持对分布式数据集的并行操作...它将实时数据流分成小批次，然后通过类似于 Spark Core 的 API 进行准实时数据处理。...MLlib MLlib 模块是 Spark 的机器学习库，提供了常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、协同过滤等。它利用 Spark 的分布式计算能力，能够处理大规模数据集上的机器学习任务。...此模式适用于中小型集群，配置和管理相对简单。...YARN 提供资源管理和作业调度功能，使 Spark 能够与其他大数据应用程序共享集群资源。此模式适用于已经部署了 Hadoop 集群的环境，便于资源的统一管理。
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。 1....Hadoop 1.1 背景 Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。...Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储，另一个是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此它仅使用Hadoop进行存储。...因为在Spark里面，有RDD的抽象概念 Spark比Hadoop更通用 - Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。...- 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。
Spark相对于Hadoop的优势 Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景...回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点： 表达能力有限。计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作，但这并不适合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程； 磁盘IO开销大。...Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，就是指Spark Core； Spark SQL：Spark SQL允许开发人员直接处理...、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。...Hadoop和Spark的统一部署 一方面，由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是，Spark则无法做到毫秒级响应
技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求....官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍 架构及生态 通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB...的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源...“Spark on YARN” Hadoop和Spark统一部署 一方面，由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是...，Spark则无法做到毫秒级响应。
数据挖掘方面不擅长，由于 MapReduce 数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。 不支持非结构化查询。...Spark 和 Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。...Spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互。...稳定性，Spark 中大量的数据在内存中计算，对程序员的要求很高不然很容易出现 OutOfMemoryError 受内存大小的限制，无法处理海量数据，因为它要在内存中生成 RDD，如果业务 Spark...数据挖掘方面不擅长，由于 MapReduce 数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。
三、MapReduce Mapreduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集算法模型的实现，简单概括就是“数据分解、并行计算、结果合并“。...Oozie：基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop任务，是管理Hadoop作业的工作流调度系统。 Storm：分布式实时大数据处理系统，用于流计算。...Spark：海量数据处理的内存计算引擎，Spark框架包含Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX四部分。...Tez：有向无环图的执行引擎，DAG作业的开源计算框架。 Shark：SQL on Spark，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。 五、Hadoop核心件组有哪些?...Spark与hadoop之间有什么联系 Spark也是一个生态圈，发展非很快，在计算方面比mapreduce要快很多倍，供了一个简单而丰富的编程模型，支持多种应用，包括ETL、机器学习、数据流处理、图形计算
很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。...可以选择采用多线程处理，但是依然无法改变资源瓶颈的现实，因为一台计算器的CPU资源，内存资源，磁盘IO瓶颈是定，创建再多的线程也无法改变这个现实。...JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。...易用 Spark提供广泛的数据集操作类型（20+种），不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。...各个环节都有其相应的工具，Hadoop和Spark就是大数据处理流程中非常常用的两个框架。
Oozie： Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序...动作节点是一些机制，通过它们工作流会触发执行计算或者处理任务。Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流。...Spark: Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集 是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现...RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。...Spark给元数据DAG取了个很酷的名字，Lineage（世系）。 Spark程序的运行场景。
大数据架构模式 大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。 ?...实现这种存储的选项包括Azure数据湖存储或Azure存储中的blob容器 批处理：由于数据集非常大，大数据解决方案通常必须使用长时间运行的批处理作业来处理数据文件，以便过滤、聚合和准备用于分析的数据。...选项包括在Azure Data Lake Analytics中运行U-SQL作业，在HDInsight Hadoop集群中使用Hive、Pig或定制Map/Reduce作业，或者在HDInsight Spark...使用场景 当你需要考虑这种架构风格时: 以传统数据库无法存储和处理的过大卷存储和处理数据。 转换非结构化数据以进行分析和报告。 实时捕获、处理和分析无边界的数据流，或以较低的延迟。...例如，尽管Spark集群包括Hive，但如果需要同时使用Hive和Spark执行大量处理，则应该考虑部署单独的专用Spark和Hadoop集群。
Hadoop 1. Hadoop是什么 Hadoop软件库是一个利用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理的框架。 特点：部署成本低、扩展方便、编程模型简单。...等也都无法正常工作，并且重新启动NameNode和进行数据恢复的过程也会比较耗时。...这些问题在给Hadoop的使用者带来困扰的同时，也极大地限制了Hadoop的使用场景，使得Hadoop在很长的时间内仅能用作离线存储和离线计算，无法应用到对可用性和数据一致性要求很高的在线应用场景中。...RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。Spark对于数据的处理，都是围绕着RDD进行的。 RDD只能通过在稳定的存储器或其他RDD的数据上的确定性操作来创建。...5、 DataSet 结构化的RDD 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。
首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。...Hadoop和Spark Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。...而Spark则允许程序开发者使用有向无环图（DAG）开发复杂的多步数据管道。而且还支持跨有向无环图的内存数据共享，以便不同的作业可以共同处理同一个数据。...它使用DStream，简单来说就是一个弹性分布式数据集（RDD）系列，处理实时数据。...它将工作集文件缓存在内存中，从而避免到磁盘中加载需要经常读取的数据集。通过这一机制，不同的作业/查询和框架可以以内存级的速度访问缓存的文件。
批处理：因为数据集很大，所以大数据解决方案通常必须使用长时间运行的批处理作业来处理数据文件，从而为筛选、聚合以及准备用于分析的数据。...选项包括在 Hadoop 群集中使用 Hive、Pig 或自定义 Map/Reduce 作业，或者在Spark 群集中使用 Java、Scala 或 Python 程序。...若要使用户能够对数据进行分析，架构可以包括一个数据建模层，例如多维 OLAP 多维数据集或表格数据模型。...虽然诸如 Hive 和 Pig 的核心 Hadoop 技术已经稳定，但是诸如 Spark 的新兴技术随每个新版本引入了大量的更改和增强。 安全性。...例如，尽管 Spark 群集包括 Hive，但是如果需要通过 Hive 和 Spark 执行大量处理，则应当考虑部署单独的专用 Spark 和 Hadoop 群集。
Spark框架及特点 一、Spark框架介绍 Apache Spark 是一个专为大规模数据处理而设计的快速、通用的计算引擎。...Spark 的诞生旨在突破传统 Hadoop MapReduce 在迭代计算和内存利用上的局限性，与 MapReduce 不同，Spark 可以将作业中间结果缓存于内存中，减少对磁盘的读写操作，因此在需要多次迭代计算的数据处理场景...Spark官网地址：https://spark.apache.org/ 二、Spark计算框架具备以下特点 处理数据速度快 与 MapReduce 每个任务都需要将中间结果写入磁盘不同，Spark 能够将作业中间数据缓存于内存中...丰富的生态系统 Spark 拥有多个功能强大的模块，通过这些模块可以处理结构/非结构数据、API/SQL处理批量/流式数据、机器学习、图计算，使 Spark 能够处理多种复杂数据处理任务。...支持多模式运行部署 Spark 可以在单机、小型集群甚至上千节点的分布式环境中高效运行。
Spark是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。...尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。...这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。...3、Spark Streaming Spark Streaming是一种流计算框架，可以支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用
1 Spark简介 1.1 引言 行业正在广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。...在这里，主要关注的是在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持处理大型数据集的速度。...Spark以两种方式使用Hadoop - 一种是存储，另一种是处理。由于Spark有自己的集群管理计算，因此它仅将Hadoop用于存储目的。...2. 2 MapReduce中的数据共享速度很慢 MapReduce被广泛用于在集群上使用并行分布式算法处理和生成大型数据集。它允许用户使用一组高级操作符编写并行计算，而不必担心工作分配和容错。...火花的关键思想是- [R esilient d istributed d atasets（RDD）; 它支持内存处理计算。这意味着，它将内存状态存储为作业中的对象，并且对象可在这些作业之间共享。
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