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          大規模分布式存儲系統hadoop開發和數據挖掘選哪個好

          大規模分布式存儲系統  時間:2021-05-28  閱讀:()

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          hadoop開發和數據挖掘選哪個好

          1、SparkVSHadoop有哪些異同點?Hadoop:分布式批處理計算,強調批處理,常用于數據挖掘、分析Spark:是一個基于內存計算的開源的集群計算系統,目的是讓數據分析更加快速,Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環境,但是兩者之間還存在一些不同之處,這些有用的不同之處使Spark在某些工作負載方面表現得更加優越,換句話說,Spark啟用了內存分布數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。

          Spark是在Scala語言中實現的,它將Scala用作其應用程序框架。

          與Hadoop不同,Spark和Scala能夠緊密集成,其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

          盡管創建Spark是為了支持分布式數據集上的迭代作業,但是實際上它是對Hadoop的補充,可以在Hadoop文件系統中并行運行。

          通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。

          Spark由加州大學伯克利分校AMP實驗室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)開發,可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。

          雖然Spark與Hadoop有相似之處,但它提供了具有有用差異的一個新的集群計算框架。

          首先,Spark是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計,即那些在并行操作之間重用工作數據集(比如機器學習算法)的工作負載。

          為了優化這些類型的工作負載,Spark引進了內存集群計算的概念,可在內存集群計算中將數據集緩存在內存中,以縮短訪問延遲.在大數據處理方面相信大家對hadoop已經耳熟能詳,基于GoogleMap/Reduce來實現的Hadoop為開發者提供了map、reduce原語,使并行批處理程序變得非常地簡單和優美。

          Spark提供的數據集操作類型有很多種,不像Hadoop只提供了Map和Reduce兩種操作。

          比如map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey,union,join,cogroup,mapValues,sort,partionBy等多種操作類型,他們把這些操作稱為Transformations。

          同時還提供Count,collect,reduce,lookup,save等多種actions。

          這些多種多樣的數據集操作類型,給上層應用者提供了方便。

          各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的DataShuffle一種模式。

          用戶可以命名,物化,控制中間結果的分區等。

          可以說編程模型比Hadoop更靈活.2、Spark在容錯性方面是否比其他工具更有優越性?從Spark的論文《ResilientDistributedDatasets:AFault-TolerantAbstractionforIn-MemoryClusterComputing》中沒看出容錯性做的有多好。

          倒是提到了分布式數據集計算,做checkpoint的兩種方式,一個是checkpointdata,一個是loggingtheupdates。

          貌似Spark采用了后者。

          但是文中后來又提到,雖然后者看似節省存儲空間。

          但是由于數據處理模型是類似DAG的操作過程,由于圖中的某個節點出錯,由于lineagechains的依賴復雜性,可能會引起全部計算節點的重新計算,這樣成本也不低。

          他們后來說,是存數據,還是存更新日志,做checkpoint還是由用戶說了算吧。

          相當于什么都沒說,又把這個皮球踢給了用戶。

          所以我看就是由用戶根據業務類型,衡量是存儲數據IO和磁盤空間的代價和重新計算的代價,選擇代價較小的一種策略。

          取代給中間結果進行持久化或建立檢查點,Spark會記住產生某些數據集的操作序列。

          因此,當一個節點出現故障時,Spark會根據存儲信息重新構造數據集。

          他們認為這樣也不錯,因為其他節點將會幫助重建。

          3、Spark對于數據處理能力和效率有哪些特色?Spark提供了高的性能和大數據處理能力,使得用戶可以快速得到反饋體驗更好。

          另一類應用是做數據挖掘,因為Spark充分利用內存進行緩存,利用DAG消除不必要的步驟,所以比較合適做迭代式的運算。

          而有相當一部分機器學習算法是通過多次迭代收斂的算法,所以適合用Spark來實現。

          我們把一些常用的算法并行化用Spark實現,可以從R語言中方便地調用,降低了用戶進行數據挖掘的學習成本。

          Spark配有一個流數據處理模型,與Twitter的Storm框架相比,Spark采用了一種有趣而且獨特的法。

          Storm基本上是像是放入獨立事務的管道,在其中事務會得到分布式的處理。

          相反,Spark采用一個模型收集事務,然后在短時間內(我們假設是5秒)以批處理的方式處理事件。

          所收集的數據成為他們自己的RDD,然后使用Spark應用程序中常用的一組進行處理。

          作者聲稱這種模式是在緩慢節點和故障情況下會更加穩健,而且5秒的時間間隔通常對于大多數應用已經足夠快了。

          這種方法也很好地統一了流式處理與非流式處理部分。

          總結這幾天在看Hadoop權威指南、hbase權威指南、hive權威指南、大規模分布式存儲系統、zoopkeeper、大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理等書同時補充,能靜下心來好好的完整的看完一本書,是相當不錯的。

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