CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句: INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
Spark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,它只是一个计算分析框架,专门用来对分布式存储的数据进行计算处理,它本身并不能存储数据;
Spark,是分布式计算平台,是一个用scala语言编写的计算框架,基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
Hadoop,是分布式管理、存储、计算的生态系统;包括HDFS(存储)、MapReduce(计算)、Yarn(资源调度)
(1)Spark对标于Hadoop中的计算模块MR,但是速度和效率比MR要快得多;
(2)Spark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,它只是一个计算分析框架,专门用来对分布式存储的数据进行计算处理,它本身并不能存储数据;
(3)Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储,但是一般使用HDFS;
(4)Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库,也可以使用HDFS的数据文件,还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据;Spark可以对数据库数据进行修改删除,而HDFS只能对数据进行追加和全表删除;
(5)Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR;
(6)Spark处理数据的设计模式与MR不一样,Hadoop是从HDFS读取数据,通过MR将中间结果写入HDFS;然后再重新从HDFS读取数据进行MR,再刷写到HDFS,这个过程涉及多次落盘操作,多次磁盘IO,效率并不高;而Spark的设计模式是读取集群中的数据后,在内存中存储和运算,直到全部运算完毕后,再存储到集群中。
(1)Spark对标于Hadoop中的计算模块MR,但是速度和效率比MR要快得多;
(2)Spark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,它只是一个计算分析框架,专门用来对分布式存储的数据进行计算处理,它本身并不能存储数据;
(3)Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储,但是一般使用HDFS;
(4)Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库,也可以使用HDFS的数据文件,还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据;Spark可以对数据库数据进行修改删除,而HDFS只能对数据进行追加和全表删除;
(5)Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR;
(6)Spark处理数据的设计模式与MR不一样,Hadoop是从HDFS读取数据,通过MR将中间结果写入HDFS;然后再重新从HDFS读取数据进行MR,再刷写到HDFS,这个过程涉及多次落盘操作,多次磁盘IO,效率并不高;而Spark的设计模式是读取集群中的数据后,在内存中存储和运算,直到全部运算完毕后,再存储到集群中;
(7)Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎,批处理速度比MR快近10倍,内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍(源自官网描述);
(8)Spark中RDD一般存放在内存中,如果内存不够存放数据,会同时使用磁盘存储数据;通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制,可以实现灾难恢复,当数据丢失时可以恢复数据;这一点与Hadoop类似,Hadoop基于磁盘读写,天生数据具备可恢复性;
(9)Spark引进了内存集群计算的概念,可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中,以缩短访问延迟,对7的补充;
(10)Spark中通过DAG图可以实现良好的容错。
(1)Spark基于RDD,数据并不存放在RDD中,只是通过RDD进行转换,通过装饰者设计模式,数据之间形成血缘关系和类型转换;
(2)Spark用scala语言编写,相比java语言编写的Hadoop程序更加简洁;
(3)相比Hadoop中对于数据计算只提供了Map和Reduce两个操作,Spark提供了丰富的算子,可以通过RDD转换算子和RDD行动算子,实现很多复杂算法操作,这些在复杂的算法在Hadoop中需要自己编写,而在Spark中直接通过scala语言封装好了,直接用就ok;
(4)Hadoop中对于数据的计算,一个Job只有一个Map和Reduce阶段,对于复杂的计算,需要使用多次MR,这样涉及到落盘和磁盘IO,效率不高;而在Spark中,一个Job可以包含多个RDD的转换算子,在调度时可以生成多个Stage,实现更复杂的功能;
(5)Hadoop中中间结果存放在HDFS中,每次MR都需要刷写-调用,而Spark中间结果存放优先存放在内存中,内存不够再存放在磁盘中,不放入HDFS,避免了大量的IO和刷写读取操作;
(6)Hadoop适合处理静态数据,对于迭代式流式数据的处理能力差;Spark通过在内存中缓存处理的数据,提高了处理流式数据和迭代式数据的性能;
直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠。
比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。
Hadoop框架的主要模块包括如下:
Hadoop Common
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
Hadoop YARN
Hadoop MapReduce
虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块。这些模块包括:Ambari、Avro、Cassandra、Hive、 Pig、Oozie、Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能。
Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍)。Spark还可以执行批量处理,然而它真正擅长的是处理流工作负载、交互式查询和机器学习。
相比MapReduce基于磁盘的批量处理引擎,Spark赖以成名之处是其数据实时处理功能。Spark与Hadoop及其模块兼容。实际上,在Hadoop的项目页面上,Spark就被列为是一个模块。
Spark有自己的页面,因为虽然它可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行,但是它也有一种独立模式。它可以作为 Hadoop模块来运行,也可以作为独立解决方案来运行。
MapReduce和Spark的主要区别在于,MapReduce使用持久存储,而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)。
性能
Spark之所以如此快速,原因在于它在内存中处理一切数据。没错,它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。
Spark,是分布式计算平台,是一个用scala语言编写的计算框架,基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
Hadoop,是分布式管理、存储、计算的生态系统;包括HDFS(存储)、MapReduce(计算)、Yarn(资源调度)
Spark位于内存处理引擎中,因此尽管它是基于MapReduce / Hadoop构建的,但它比MapReduce更快。Spark拥有丰富的库集,用于数据处理,分析,机器学习,查询等。
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