谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 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。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
亚马逊Web服务的弹性MapReduce是一项基于Hadoop的实施，它可允许你运行大型的预处理工作，如格式转换和数据聚合等。虽然我们可以选择很多的编程语言来对这些任务进行编码，但是时间紧张的开发人员更需要一个能够最大限度减少编码开销的编程框架。Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三个基于Python可满足以上需求的弹性MapReduce框架。 那么，为什么诸如Java或Apache Pig之类的流行编程语言无法胜任这项任务呢？亚马逊的弹性MapReduce（EMR）任务一般都是采用Java语言
上一节我们讲到了大数据的存储 ： https://cloud.tencent.com/developer/article/1878422
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题，MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
集群是弹性 MapReduce（ EMR ）提供托管 服务的基本单元，也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台，快速创建 EMR 集群。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。 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
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版 大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。 HDFS，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，通过将块保存到多个副本上，提供高可靠的文件存储。 MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集，而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job（包含一
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别
Hadoop是大数据的基础框架模型，处理大数据，不应只谈偏向业务环境的大数据（如超市买婴儿尿不湿同时还应该推荐啤酒的经典案例），作为解决方案经理，技术是不能缺少的，否则存在忽游的嫌疑。：） 做解决方案经理，技术+业务，个人理解，技术应占到60%，业务占到40%，说到业务其实客户比我们更懂，因此技术非常重要。前面我们讲到过大数据的环境搭建，今天我们用单台云主机（或自建vmware虚机）进行Hadoop所有组件的实际应用，再次加深大数据的技术底蕴。
作为Hadoop的分布式计算框架，MapReduce扮演着分布式计算的任务，适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能，通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
前言：上一篇我们了解了EMR集群的搭建，也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置，那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作，比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
腾讯云提供了多种产品和服务，可以满足大型语言模型的开发需求，以下是一些常用的产品和服务：
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容器环境中的优化与实践。
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听、哗众取宠，还是眼光独到堪破
Spark是基于内存的计算框架，性能要优于Mapreduce，可以实现hadoop生态圈中的多个组件，是一个非常优秀的大数据框架，是Apache的顶级项目。One stack rule them all 霸气。
日志中包括很多数据，我们今天只用到IP、帐号、访问的网址作为示例。在真实的项目中（如某宝），通过javascript的事件，可以将你在某个商品链接上停留的时间都采集记录一下来。这些日志通过flume脚本采集到HDFS中长期存储起来。
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理,迭代计算,交互式查询，流处理，通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
MapReduce 批处理计算模型 Pregel 图处理模型 Strom/impala 流式处理模型
【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论
VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。 Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。 SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展。结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)
确定地域：EMR集群搭建的地理位置，由于集群是通过公网访问，一般建议选择接近企业所在位置，网络传输效率会更快。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
在大数据计算引擎当中，Spark不能忽视的一个重要技术框架，Spark继承了Hadoop MapReduce的优势，同时实现了计算效率的提升，满足更加实时性的数据处理需求。今天我们就来讲讲Spark生态圈入门。
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