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esp32和stm32

那么两者之间到底有什么关联,或者一些,差一些呢? 今天,我们简单的分析一下。 首先说STM32,这大家应该是比较熟悉了。 有面向低功耗的L系列,有高能的F2和F4系列,有低价的F0系列,有高速的F7系列等等。我们可以通过下面的这图,有一大致的了解:? 所以,你会发现,STM32不是一具体的单片机型号,而是一或者多系列的,基于ARM内核的单片机家族的统称。 那么,ESP32是什么? 你会发现,ESP32这模块的IO并不多,估计也就30左右(芯片有34,但是模块中外接FLASH用掉了一些)。 或者说,我们用STM32的一款来和ESP32进行对比呢? 这里,我关注的因素是价格!也就是说,选择和ESP32模块价格接近的STM32芯片来对比!为什么选ESP32模块而不是芯片?

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【Spark篇】---Spark初始

一、前述Spark是基于内存的计算框架,能要优于Mapreduce,可以实现hadoop生态圈中的多组件,是一非常优秀的大数据框架,是Apache的顶级项目。 但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法二、具体细节1、Spark与 3、SparkCore概念RDD(Resilient Distributed Dateset),分布式数据集。RDD的五大特:(比较重要)RDD是由一系列的partition组成的。 如果RDD里面存储的数据都是二元组对象,那么这RDD我们就叫做K,V格式的RDD。4、 里体现RDD的(容错)?partition数量,大小没有限制,体现了RDD的。 Partiotion数可以控制。可以提高并行度。RDD之间依赖关系,可以基于上一RDD重新计算出RDD。5、里体现RDD的分布式?

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    一篇并不起眼的Spark面试题

    现场写一笔试题RDD中reduceBykey与groupByKey,为什么Spark master HA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行,为什么spark master使用zookeeper 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,能更加适用范围广,mapreduce更简单,稳定。 主要区别(1)spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存,迭代计算效率更高,mapreduce的中间结果需要落地,保存到磁盘(2)Spark容错高,它通过分布式数据集RDD 来实现高效容错,RDD是一组分布式的存储在 节点内存中的只读的数据集,这些集合石的,某一部分丢失或者出错,可以通过整数据集的计算流程的血缘关系来实现重建,mapreduce的容错只能重新计算(3 RDD中reduceBykey与groupByKey,为什么reduceByKey:reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每mapper在本地进行merge,有点类似于在

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    Spark面试题汇总及答案(推荐收藏)

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    EMR(MapReduce)入门之初识EMR(一)

    二、EMR系统架构---- MapReduce 的软件完全源于开源社区中的 Hadoop 软件,您可以将现有的大数据集群无缝平滑迁移至腾讯云上。 MapReduce 产品中集成了社区中常见的热门组件,包括但不限于 Hive、Hbase、Spark、Presto、Sqoop、Hue 等,可以满足您对大数据的离线处理、流式计算等全方位需求。 四、EMR集群产品优势----与自建 Hadoop 相比, MapReduce 能提供更方便、更安全、更可靠的云端 Hadoop 服务。 可对一已有的 MapReduce 集群进行快速的伸缩,以在变动的业务部门数据分析需求与高昂 IT 硬件成本之间快速获得平衡点。 五、EMR集群产品功能----伸缩分钟级集群创建:通过控制台数分钟就可创建一安全、稳定的云端托管 Hadoop 集群。

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    EMR(MapReduce)入门之计算引擎Spark、Tez、MapReduce区别(八)

    除非将数据写入外部存储系统Spark与资源管理器无关,只要能够获取executor进程,并能保持相互通信就可以了提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点(运行Executor的节点),最是在同一 (这样只需写一次HDFS,且中间节点较少),从而大大提升DAG作业的MapReduce介绍分布式运算程序的编程框架,是用户基于“Hadoop的数据应用”的核心框架。 属控制),会在本地文件系统中创建一溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这文件。 有人可能会问:分区中的数据怎么知道它对应的reduce是呢?其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系,而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。 所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

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    如何为Hadoop选择最佳MapReduce框架

    亚马逊Web服务的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。 Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三基于Python可满足以上需求的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? MapReduce任务是在单Python类中定义的,而其中包含了与mappers、reducers以及combiners相关的方法。 使用mrjob的一重要优点就是,它不需要安装Hadoop。开发人员可以在一台单一设备上使用Python、mrjob以及其他来编写、测试和调试MapReduce程序。 使用Dumo进行作业处理 Dumbo是另一支持EMR的Python框架。 与mrjob类似,你可以编写mapper类和reducer类来实施MapReduce任务。

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    Hadoop与Spark区别介绍

    下面加米谷学院就来带大家一起看看Hadoop与Spark有些区别??在Hadoop和Spark上,总有人会问这两者谁更的问题。 事实上,在设计之初,Hadoop和Spark是为了实现在同一团队内的协同运行,并非要分出谁优谁劣。Hadoop与Spark之间,各有各的优势与劣势,大家共同运用起来才能更的完成大数据的处理。 下面,小编举很简单的例子,Hadoop是基于自身的分布式文件系统HDFS,能够很的完成数据存储业务;而Spark没有文件管理功能,所以在其数据处理之后,还需要HDFS的支持。 在数据处理过程中,Spark能够使用内存,还能使用磁盘,而MapReduce是完完全全基于磁盘的,MapReduce使用的持久存储,然而Spark使用的是分布式数据集(RDDS),这两在容错上也有不同的表现 Hadoop与Spark有些区别呢?在大数据技术过程中,Hadoop和Spark都可以基于海量数据处理做出自己应有的贡献。这两结合起来,在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。

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    EMR(MapReduce)入门之kafka实战(十五)

    Scale out:支持在线水平扩展优点解耦、冗余、扩展、灵活和峰值的处理能力、可恢复、顺序保证、缓冲、异步通信工作原理消息传递模式:发布—订阅模式image.png解释:在发布-订阅消息系统中, producer选择一topic,生产消息,消息会通过分配策略append到某partition末尾。 consumer选择一topic,通过id指定从位置开始消费消息。 消费完成之后保留id,下次可以从这位置开始继续消费,也可以从其他任意位置开始消费。id在kafka中称为offset,它的处是消费者可以根据需求,灵活制定offset消费。 保证了消息不变,为并发消费提供了线程安全的保证。消息访问的并行高效。增加消息系统的可伸缩。保证消息可靠。灵活的持久化策略。备份高可用。  producer:往broker中某topic里面生产数据。producer生产消息需要如下参数: topic:往topic生产消息。 partition:往partition生产消息。

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    EMR(MapReduce)入门之组件Hue(十三)

    通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job,执行Hive的SQL语句,浏览HBase数据库等等。 编辑器,支持Hive, Impala, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SparkSQL, Solr SQL, Phoenix…搜索引擎Solr的各种图表Spark和Hadoop的友界面支持支持调度系统 创建MapReduce类型作业在创建MapReduce类型作业前,需要把可执行Jar, 以及数据存放在HDFS上。 解决方法:在hue写sql时,在页面按【ctrl+,】会出一右边窗口,然后把Enable Autocompleter 这项去掉就可以了。2、EMR集群中Hue执行报错,jar包不存在的情况。 解决方案:后安装ranger(集群创建后增加的组件)需要重启组件才能生效建议在产品上提示用户重启。5、Hue UI无法访问image.png原因分析:机器上少了这文件。

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    Spark是否可以完全取代Hadoop

    如果现在想要开始学习大数据的话,应该从一种开始呢?首先我们就从二者的区别讲起了:首先,Hadoop与Spark解决问题的层面不同。 因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上,所以其天生就能很有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分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。 MapReduce的呆板模型,我必须一次一次在一MapReduce步骤完成之后不必要地把数据写到磁盘上再读出,才能继续下一节点,因为Map Reduce2阶段完成之后,就算是一独立计算步骤完成, ,在复杂场景中SQL的能甚至不如现有的MapReduce

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    大数据技术原理与应用之【Spark】习题

    答:Spark具有如下4主要特点:①运行速度快;②容易使用;③通用;④运行模式多样。 2.Spark的出现是为了解决Hadoop MapReduce的不足,试列举Hadoop MapReduce的几缺陷,并说明Spark具备些优点。 3.美国加州大学伯克利分校提出的数据分析的软件栈BDAS认为目前的大数据处理可以分为类型? 5.从Hadoop+Storm架构转向Spark架构可带来处? 答:① RDD:是分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的英文缩写,是分布式内存的一抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型。

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    存算分离下写能提升10倍以上,EMR Spark引擎是如何做到的?

    腾讯云 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一云端托管的开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 在 driver 端有 commitJob、trashFiles、moveFiles 三操作阶段,具体是在 driver 的些阶段耗时比较长呢? 虽然我们在一开始也有猜测这种可能,但具体限制在一部分还需要理清思路,踏实的查看源代码和多次调试。 对存储计算分离应用场景深入优化,提升能,更的满足客户对存储计算分离场景下降本增效的需求,是我们腾讯云 MapReduce(EMR) 产品研发团队近期的重要目标,欢迎大家一起交流探讨相关问题。 参考资料: 腾讯云HDFS存储服务: https:cloud.tencent.comdocumentproduct110536355 点击文末「阅读原文」,了解腾讯云 MapReduce更多信息~

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    别再比较Hadoop和Spark了,那不是设计人员的初衷

    相比之下,如果说Hadoop的大数据框架比是800磅重的大猩猩,Spark就比是130磅重的猎豹。 MapReduce和Spark的主要区别在于,MapReduce使用持久存储,而Spark使用分布式数据集(RDDS),下面容错部分有更详细的解释。 MapReduce和Spark在同样的硬件上运行,那么这两种解决方案的成本差异体现在里? 用户还可以使用分布式数据集(RDD),改变和联合图形,容错部分作了讨论。 容错至于容错,MapReduce和Spark从两不同的方向来解决问题。 这种方法在提供容错方面很有效,可是会大大延长某些操作(即便只有一故障)的完成时间。 Spark使用分布式数据集(RDD),它们是容错集合,里面的数据元素可执行并行操作。

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    【最全的大数据面试系列】Spark面试题大全(一)

    11.数据本地是在环节确定的?12.RDD 的表现在几点?13.RDD 有些缺陷?总结1. spark 如何保证宕机迅速恢复? ,处理数据倾斜,复用 RDD 进行缓存,作业并行化执行等等3)JVM 层面的调优:设置合适的资源量,设置合理的 JVM,启用高效的序列化方法如 kyro,增大 off head 内存等等11.数据本地是在环节确定的 具体的 task 运行在那他机器上,dag 划分 stage 的时候确定的12.RDD 的表现在几点? )task 如果失败会自动进行特定次数的重试;4)stage 如果失败会自动进行特定次数的重试,而且只会计算失败的分片;5)checkpoint 和persist,数据计算之后持久化缓存;6)数据调度 ,DAG TASK 调度和资源无关;7)数据分片的高度

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    EMR入门学习之EMR初步介绍(一)

    可对一已有的 MapReduce 集群进行快速的伸缩,以在变动的业务部门数据分析需求与高昂 IT 硬件成本之间快速获得平衡点。 三、功能特----) MapReduce 的软件完全源于开源社区中的 Hadoop 软件,您可以将现有的大数据集群无缝平滑迁移至腾讯云上。 1、 MapReduce 的软件完全源于开源社区中的 Hadoop 软件,您可以将现有的大数据集群无缝平滑迁移至腾讯云上。 3、 MapReduce 采用了5种节点类型:Master 节点、Core 节点、Task 节点、Router 节点和 Common 节点。 4、 MapReduce 目前支持了众多资源规格,您可以采用 EMR 标准型、内存型、高 IO、计算型及大数据机型实例作为计算资源。

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    快速,实时处理大量数据,架构如何解?

    MapReduce 能很的解决大数据的计算问题,但是我们怎么能让数据更快呢?此时需要对数据进行实时计算了,比如Flink。大数据实时分析主要基于流式数据,也就是数据源源不断的产生,并被计算。 2)大数据离线计算框架MapReduce的编程模型(3)MapReduce实现共同友推荐的编程思路(4)共同友推荐的编程实现案例(5)如何解决计算过程中遇到的数据倾斜DAY2 (8.19)(1)基于内存的大数据计算引擎 Spark特详解(2)Spark最核心概念分布式数据集RDD(3)使用Scala编程语言实现网页浏览量统计(4)理解数据处理系统的分类和特征(5)从MR到Spark看大数据计算框架的演变DAY3 (8.20)(1)大数据实时计算框架Storm的体系架构(2)Storm编程拓扑图与编程案例(3)Mapreduce和Spark有些不足(4)Flink的体系架构和编程案例(5)从零开始到大数据架构师的成长之路有技术资料预习么 《实现MapReduce》《Kafka高能的消息封装流程架构设计源码剖析》《手写简单实现Hadoop》如何参加免费训练营,领取课程资料?

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    Hadoop学习笔记—6.Hadoop Eclipse插件的使用

    按钮,添加hadoop eclipse插件视图按钮:首先选择Other选项,出如下图所示的对话框,从中选择MapReduce选项,然后单击OK即可。?   )设置Hadoop的安装目录  在eclipse中选择Windows→Preference按钮,出一对话框,在该对话框左侧会多出一Hadoop MapReduce选项,然后单击此选项,在右侧设置Hadoop (2)设置Hadoop的集群信息  这里需要与Hadoop集群建立连接,在MapReduce Locations界面中右击,出选项条,选择New Hadoop Location选项;  在出的对话框中填写连接 在上图所示的红色区域是我们需要关注的地方,也是我们需要填写的地方。 core-site.xml中进行了配置) image.png PS:Advanced parameters选项卡中大部分的属都已经自动填写上了,其实就是把那几核心xml配置文件里面的一些配置属展示出来

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    Spark:超越Hadoop MapReduce

    Spark 使用简洁且表达力较的 Scala 作为原生编程语言,写 Hadoop MapReduce 的 Java 代码行数与写 Spark 的 Scala 的代码行的数 量比一般是 10:1。 首先,Map 阶段是并行操作的,Hadoop 提供了一机制,当 一机器节点或者一处理过程失败时,计算会在其他机器节点上重启。 在这一小节你会了解到,在 Spark 处理图数据时扮演重要角色的分 布式数据集(RDD)导致 Hadoop 衰落的两类问题是 :交互式查询迭代算法Hadoop 很适合在一大的数据集上做单次查询,而在许多实际场景中 如 Hadoop 一样,Spark 也是运行在 一常见的硬件配置的机器集群上。Spark 中的一核心抽象是分布式数据集(RDD)。 (Spark 提供一分布式数据集,可以认为它是一分布式的常驻内存的数组。)组成 RDD 分布式数据集的数据分区会被加载到集群的机器上。

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