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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...

spark 性能问答精选

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 | 1508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 | 860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 | 876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 | 861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 | 992人阅读

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    ...之心原创 作者:高静宜 2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获 183 Watch,1693 Star,389 Fork,也吸引了许多业界工程师对分布...

    William_Sang 评论0 收藏0
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    ...并创建两个单独的RDD;//第二次加载HDFS文件以及创建RDD的性能开销,很明显是白白浪费掉的。 val rdd1 = sc.textFile(hdfs://master:9000/hello.txt)rdd1.map(...)val rdd2 = sc.textFile(hdfs://master:9000/hello.txt)rdd2.reduce(...) 正确的用法...

    taowen 评论0 收藏0
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    ... 摘要 2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要开发者和团队负责人...

    leo108 评论0 收藏0
  • Spark Streaming遇到问题分析

    ...,mapWithState 方法较之于updateStateByKey方法,有十倍之多的性能提升。 使用mapWithState方法进行状态流处理 尽管现有DStream中updateStateByKey方法能够允许用户执行状态计算,但使用mapWithState方法能够让用户更容易地表达程序逻辑,同...

    stormzhang 评论0 收藏0

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