关于hadoopspark的信息

本篇文章给大家谈谈hadoopspark，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、hadoop与spark的区别是什么？
• 2、Hadoop与spark集群安装
• 3、在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
• 4、spark和hadoop的区别
• 5、Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系

hadoop与spark的区别是什么？

请看下面这张图：

狭义的Hadoop 也就是最初的版本：只有HDFS Map Reduce

后续出现很多存储，计算，管理 框架。

如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。

Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

1、解决问题的层面不一样

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

2、两者可合可分

Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。

相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。

以下是从网上摘录的对MapReduce的最简洁明了的解析：

3、Spark数据处理速度秒杀MapReduce

Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快锋模上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。

反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born说道。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。

如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。

但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传戚尘感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。

大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外，通常会用到Spark的应用场景有以下方面：实时的市场活动，在线产品推荐，网络安全分析，机器日记监控等。

4、灾难恢复

两者的灾难恢复方式迥异，但是都很不错。因为Hadoop将每次高基禅处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能。

[img]

Hadoop与spark集群安装

jdk:jdk1.8.0

hadoop:hadoop-2.10.1

spark:spark-3.0.1

将jdk解压缩

之后在/etc/profile里面添加环境变量

注意每次都要source /etc/profile

解压Hadoop

并配置环境变量，将Hadoop的路径写入~/.bashrc

需要source ~/.bashrc

修改hostname,

sudo vim  /etc/hostname

修改hosts的名字

sudo vim  /etc/hosts

以下是master的hostname和hosts

slave1和slave2的hostname也需要改。

配置免密登录

ssh-keygen -t rsa      # 一直按回车就可以薯悉

cat ./id_rsa.pub ./authorized_keys

需要修改Hadoop安装目录下/etc/hadoop中的5个配置文件。slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml

configuration

property

                namefs.defaultFS/name

                valuehdfs://master:9000/value

        /property

        property

                namehadoop.tmp.dir/name

                valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/value

                descriptionAbase for other temporary directories./description

        /property

/configuration

这文件记录备份相关。我们有2个 slave 节点，因此可以将 dfs.replication 的值设为 2

configuration

property

                namedfs.namenode.secondary.http-address/name

                valuemaster:50090/value

        /property

        property

                namedfs.replication/name

                数拆乎value2/value

        /property

        property

                namedfs.namenode.name.dir/name

                valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/dfs/name/value

        /property

        property

                namedfs.datanode.data.dir/name

                valuefile:/home/zkx/hadoop-2.10.1/tmp/dfs/data/value

        /property

/configuration

如果是mapred-site.xml.template ，此时需要重命名

configuration

property

                namemapreduce.framework.name御让/name

                valueyarn/value

        /property

        property

                namemapreduce.jobhistory.address/name

                valuemaster:10020/value

        /property

        property

                namemapreduce.jobhistory.webapp.address/name

                valuemaster:19888/value

        /property

/configuration

configuration

!-- Site specific YARN configuration properties --

property

                nameyarn.resourcemanager.hostname/name

                valuemaster/value

        /property

        property

                nameyarn.nodemanager.aux-services/name

                valuemapreduce_shuffle/value

        /property

/configuration

先删除logs和tmp里的文件

之后压缩

tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop-2.10.1

使用scp命令发送到slave1和slave2

scp ./hadoop.master.tar.gz zkx@slave1:/home/zkx

之后解压

master节点格式化

hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化，之后不需要

启动和结束脚本在sbin目录下

start-all.sh

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver #启动历史服务器

jps 查看master和slave

worker是spark的，不用参考

hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar pi 100 1000

结果如下

解压压缩包

目录如下

修改conf下的spark-env.sh

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/zkx/hadoop-2.10.1/bin/hadoop classpath)

export JAVA_HOME=/home/zkx/jdk1.8.0_241

SPARK_MASTER_HOST=master

SPARK_MASTER_PORT=7077

修改slaves

之后将整个目录压缩，scp发送到slave上，解压

启动spark

./sbin/start-all.sh

之后打开浏览器输入maste的spark的URL，节点的端口是8080。

可以看到有三个worker

在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业

大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具，合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多，具体岗位（大数据开发，大数据分析，数据产品经理等）要求的重点不同。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。

Hadoop与Spark都是大数据计算框架，但是两者各有自己的优势，Spark与Hadoop的区别主要有以下几点：

1、编程方式

Hadoop的MapReduce在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据棚键集的操作类型，编程模型比MapReduce更加灵活。

2、数据存储

Hadoop的MapReduce进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中；而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。

3、数据处理

Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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spark和hadoop的区别

spark和hadoop的区别如下：

1、诞生的先后顺序：hadoop属于第迹散一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

2、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

3、平台不同：spark是一个运算平台，而旁州谨hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统）运基，所以，spark跟hadoop来比较的话，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

4、数据存储：Hadoop的 MapReduce进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中；而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。

5、数据处理：Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销。

Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系

Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

由于编写MapReduce程序繁琐复瞎正杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有计算机背景的数据分析人员。我们只需要编写相对简单的sql命令，hive会帮我们翻译为mapreduce程序交给计算机去执行。

mapreduceh这个计算框架每次执行都是从磁盘中读取的，而spark则是直接从内存中读取的。由于MapReduce 的框架限制，一个 MapReduce 任务只能包含一次 Map 和一次 Reduce，计算完成之后，MapReduce 会将运算结果写回到磁盘中（更准确地说是分布式存储系统）供下次计算使用。如果所做的运算涉及大量循环，比如估计模型参数的梯度下降或随机梯度下降算法就需要多次循环使用训练数据磨悄悔，那么整个计算过程会不断重复地往磁盘里读写中间结果。这样的读写数据会引起大量的网络传输以及磁盘读写，极其耗时，而且它运迟们都是没什么实际价值的废操作。因为上一次循环的结果会立马被下一次使用，完全没必要将其写入磁盘。

所以spark可以理解为mapreduce的改进升级版

关于hadoopspark和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。