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flink為什么比spark快 Spark的核心組件有幾部分?

Spark的核心組件有幾部分?實(shí)現(xiàn)了spark的基本功能,包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)交互。Spark內(nèi)核還包含了彈性分布式數(shù)據(jù)集的定義Spark是一個(gè)用來(lái)操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)SQL的程序,我

Spark的核心組件有幾部分?

實(shí)現(xiàn)了spark的基本功能,包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)交互。Spark內(nèi)核還包含了彈性分布式數(shù)據(jù)集的定義

Spark是一個(gè)用來(lái)操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)SQL的程序,我們可以使用SQL或hive(HQL)來(lái)查詢(xún)數(shù)據(jù),支持多種數(shù)據(jù)源,比如hive表是JSON,除了提供SQL查詢(xún)接口外,還支持SQL與傳統(tǒng)RDD的結(jié)合,開(kāi)發(fā)人員可以使用SQL和編程(API)同時(shí)查詢(xún)和分析應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。

它是spark提供的用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流計(jì)算的組件。例如,web服務(wù)器日志或消息隊(duì)列是數(shù)據(jù)流。

Spark提供了一個(gè)通用機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù),包括許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、協(xié)作過(guò)濾等。

用于圖形計(jì)算,如社交網(wǎng)絡(luò)朋友圖。

Spark SQL和Shark在架構(gòu)上有哪些區(qū)別?

Spark shark |即hive onspark

A.它將HQL轉(zhuǎn)換為Spark上的RDD操作,然后通過(guò)hive的元數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中的表信息,shark在HDFS上獲取數(shù)據(jù)和文件夾,在spark上進(jìn)行操作

B.它最大的特點(diǎn)是速度快,與hive完全兼容

C.shark在最終物理計(jì)劃執(zhí)行階段使用hive的API實(shí)現(xiàn)查詢(xún)parsing和邏輯計(jì)劃,spark代替Hadoop Mr

d.通過(guò)配置shark參數(shù),shark可以自動(dòng)將特定的RDD緩存在內(nèi)存中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重用,進(jìn)而加快特定數(shù)據(jù)集的檢索速度。

e.Shark通過(guò)UDF實(shí)現(xiàn)了一個(gè)特定的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)算法,它結(jié)合了SQL數(shù)據(jù)查詢(xún)和操作分析,最大限度地重用RDD。

Spark SQL

A.是一種基于catalyst引擎的交互式大數(shù)據(jù)SQL技術(shù)。它使用schemardd來(lái)操作SQL,并支持比shark更高級(jí)的查詢(xún)表達(dá)式。

b.支持hive | HBase | Oracle