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Spark与Hadoop两大技术趋势解析

文章讲的是 Spark与Hadoop两大技术趋势解析, 开源数据集如今深受开发者喜爱,比如谷歌的Images dataset数据集,YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析,可以发现许多隐藏信息,比如客户喜好、未知相关性,市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本,准确掌握市场趋势,更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析,16年基本被Spark与Hadoop霸屏,到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动,未来又会如何发展呢? Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校,对于复杂分析来说是一个十分不错的开源处理引擎。Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求。每一个Spark应用程序,都由一个驱动程序组成,运行用户的main函数,并且在一个集群上执行各种并行操作。 Spark提供的主要的抽象概念是具备容错能力的弹性分布式数据集,一个覆盖整个集群的只读多重数据项集。弹性分布式数据集(RDD)帮助实现交互式算法,通过...

主流大数据SQL引擎技术博弈,谁为王?

文章讲的是 主流大数据SQL引擎技术博弈,谁为王, 近日,AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果,主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。 测试结果证实了我们早已实践出的一些事情:Impala是中等大小数据库查询的最佳选择,并且已经积累了不少用户,Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。 AtScale产品管理方面副总Joshua Klar表示,许多公司客户使用两个引擎。通常他们认为Hive更稳定,并且更习惯于使用Hive进行长时间查询。所有的Hive客户都在Tez运行Hive,再也没有人使用MapReduce了,不过Spark基本集合了Hadoop MapReduce的所有优点。以我的经验来看,Spark与Hive之间的稳定性差距很久之前就不存在了,只要你懂得如何进行内存管理。从长远来看,我并不看好在Tez上使用Hive。因为对于一些普通的BI查询,Impala和Presto的表现似乎更加优秀。在内存逐渐变得廉价的时代,如果你可以承担得起在内存中进行大规模数据分析,剩下的基本就是BI模式的东西了。 根...

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