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托管Hadoop集群

...基于 Hadoop 框架的大数据综合处理平台，提供开箱即用的 Spark、HBase、Presto、Hive 等大数据生态常见组件，同时可选 Hue、Sqoop、Oozie、Pig 等多种辅助工具。为满足存储计算分离的需求，UHadoop 现已支持独立管理的 HDFS 存储集群，可...

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分布式spark问答精选换一批

spark高危漏洞怎么处理？CVE-2022-33891: Apache Spark shell command injection vulnerability via Spark UI

回答:升级就好了呀

1275994522 | 1310人阅读

Spark和Hadoop对于大数据的关系？

回答:Hadoop生态Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性，而是设计为在应用程序层检测和处理故障，因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务，...

娣辩孩 | 1493人阅读

大数据Spark技术是否可以替代Hadoop？

回答:1998年9月4日，Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶，一位名叫Doug Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。左为Doug Cutting，右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的，目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（...

ctriptech | 850人阅读

Hadoop与Spark相比有存在优势的方面吗？

问题描述:该问题暂无描述

Object | 871人阅读

请问USDP社区版2.x怎么安装Spark2.X

回答:可以自行在某些节点上尝试安装 Spark 2.x，手动修改相应 Spark 配置文件，进行使用测试，不安装 USDP 自带的 Spark 3.0.1

316750094 | 852人阅读

Spark SQL和Shark在架构上有哪些区别？

回答:Spark Shark |即Hive onSparka.在实现上是把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，Shark获取HDFS上的数据和文件夹放到Spark上运算.b.它的最大特性就是快以及与Hive完全兼容c.Shark使用了Hive的API来实现queryparsing和logic plan generation,最后的Physical...

liaoyg8023 | 982人阅读

分布式spark精品文章

Spark 快速入门

...adoop Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统. 为什么使用Spark? Hadoop的MapReduce计算模型存在问题: Hadoop的MapReduce的核心是Shuffle(洗牌).在整个Shuffle的...

wangshijun 2019-08-16 16:59 评论0 收藏0
Spark VS Hadoop：两大大数据分析系统深度解读

...Reduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学...

liangdas 2019-06-26 17:01 评论0 收藏0
Spark入门阶段一之扫盲笔记

介绍 spark是分布式并行数据处理框架与mapreduce的区别： mapreduce通常将中间结果放在hdfs上，spark是基于内存并行大数据框架，中间结果放在内存，对于迭代数据spark效率更高，mapreduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需...

starsfun 2019-08-15 10:37 评论0 收藏0