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大数据火花框架:火花生态圈简介

更新时间  2022-07-03 04:09 阅读
本文摘要:近似查询引擎用于对海量数据执行交互式查询。BlinkDB可以通过牺牲数据准确性来提高查询响应时间。 Spark是大数据计算引擎中不可忽视的重要技术框架,它延续了Hadoop MapReduce的优势,同时提高了计算效率,以满足更实时的数据处理惩罚需求。今天我们来谈谈星火生态圈的介绍。 本质上,RDD是Spark用来抽象扩散数据的数据模型。该数据模型用于扫描和封装内存和磁盘中所有分散的数据实体。 Spark Core: 它最初被设计为整个数据中心的可扩展全球资源控制器。

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近似查询引擎用于对海量数据执行交互式查询。BlinkDB可以通过牺牲数据准确性来提高查询响应时间。

Spark是大数据计算引擎中不可忽视的重要技术框架,它延续了Hadoop MapReduce的优势,同时提高了计算效率,以满足更实时的数据处理惩罚需求。今天我们来谈谈星火生态圈的介绍。

本质上,RDD是Spark用来抽象扩散数据的数据模型。该数据模型用于扫描和封装内存和磁盘中所有分散的数据实体。

Spark Core:

它最初被设计为整个数据中心的可扩展全球资源控制器。在Spark中,它可以选择独立运行的独立模式,或者构建在纱或中间层上,以提供资源治理。

Spark SQL可以通过JDBC API公开Spark数据集,也可以使用传统的BI和可视化工具对Spark数据执行类似SQL的查询。

用户也可以使用Spark SQL对不同模式的数据进行ETL(如JSONParquet和数据库等)。),对它们进行转换,并将其暴露给特定的查询。

GraphX用于图形计算和并行图形计算。

Spark的优势在于它可以处理惩罚表视图和惩罚图视图。

星火核心推出全新观点—— RDD。RDD(弹性分布式数据集)的全称是“弹性扩散数据集”。

Spark Streaming:

关于大数据星火框架星火生态圈,我们给大家做了一个简单的前提。

Spark在大数据领域占有显著的市场规模,学习大数据Spark及其生态圈是需要掌握的重点内容。

Spark SQL:

Spark Core作为Spark引擎的重点,提供基于内存的扩散计算。基于Hadoop自带的MapReduce引擎,延续了其优点,改进了缺点,消除了计算过程中的迭代操作,大大提高了计算效率。

Spark MLlib:

MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库,由通用的学习算法和工具组成,包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降和底层优化原语。

Spark GraphX:

火花流的计算和基于微批处理的惩罚可以用来惩罚实时流数据。

它使用DStream,即简单的一系列弹性扩散数据集(RDD)来处理惩罚的实时数据。

生态系统中的其他组件是Spark中需要掌握的关键组件,而快子、BlinkDB、介子等其他组件也提供了相应的支持。

Tachyon:

任何扩散操作都可以通过RDD抽象之间的转换来实现。理论上,如果计算节点的内存足够大,所有的RDD转换操作都可以放到内存中执行,这就是Spark内存计算的由来。

BlinkDB:

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围绕Spark技术生态系统,生态系统的每一个组成部分都在不断完善。在Spark Core的支持下,可以满足更实际的业务场景下的数据处置惩罚需求。

Mesos:

Spark是围绕设计之初的速度、易用性和庞大的分析而开发的。

当时的MapReduce在实时数据处置惩罚方面存在明显的不足,很难满足很多业务场景的需求。

以内存为中心的扩散文件系统提供了内存级的速度。

跨集群框架(如Spark和MapReduce)的可信文件共享可以绕过HDFS,以更快的速度运行。


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