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Spark与Hadoop MapReduce大比拼,谁实力更强

一提到大数据处理,相信很多人第一时间想到的是 Hadoop MapReduce。没错,Hadoop MapReduce 为大数据处理技术奠定了基础。近年来,随着 Spark 的发展,越来越多的声音提到了 Spark。而Spark相比Hadoop MapReduce有哪些优势? Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 :一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce,成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合,形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。相对于 Hadoop MapReduce 来说,Spark 有点“青出于蓝”的感觉,Spark 是在Hadoop MapReduce 模型上发展起来的,在它的身上我们能明显看到 MapReduce的影子,所有的 Spark 并非从头创新,而是站在了巨人“MapReduce”的肩膀上。千秋功罪,留于日后评说,我们暂且搁下争议,来看看相比 Hadoop MapReduce,Spark 都有哪些优势。 1、计算速度快 大数据...

《Hadoop实战第2版》——3.2节MapReduce计算模型

3.2 MapReduce计算模型要了解MapReduce,首先需要了解MapReduce的载体是什么。在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器有两个角色:一个是JobTracker,另一个是TaskTracker。JobTracker是用于管理和调度工作的,TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。 3.2.1 MapReduce Job在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示,即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个形式的输入,然后产生同样为形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。