spark框架 Spark框架的特点是

2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同

DataFrame和DataSet

Hadoop:布式批处理计算强调批处理用于数据挖掘、析

spark框架 Spark框架的特点是

spark框架 Spark框架的特点是

与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次作之后将所有数据写回到物理存储介质上，这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spark的弹性分布式数据存储也能实现这一点

Spark:基于内存计算源集群计算系统目让数据析更加快速, Spark 种与 Hadoop 相似源集群计算环境两者间存些同处些用同处使 Spark 某些工作负载面表现更加优越换句说Spark 启用内存布数据集除能够提供交互式查询外优化迭代工作负载

前端请求拓扑(DependencyLink)时，即按照查询条件，查询已经持久化后的DependencyLink，然后经过UI渲染，进行页面展示。

Spark Scala 语言实现 Scala 用作其应用程序框架与 Hadoop 同Spark Scala 能够紧密集其 Scala 像作本象轻松作布式数据集

尽管创建 Spark 支持布式数据集迭代作业实际 Hadoop 补充 Hadoop 文件系统并行运行通名Mesos第三集群框架支持行Spark 由加州伯克利校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 发用构建型、低延迟数据析应用程序

虽 Spark 与 Hadoop 相似处提供具用异新集群计算框架首先Spark 集群计算特定类型工作负载设计即些并行作间重用工作数据集（比机器习算）工作负载优化些类型工作负载Spark 引进内存集群计算概念内存集群计算数据集缓存内存缩短访问延迟.

数据处理面相信家hadoop已经耳熟能详基于GoogleMap/Reduce实现Hadoop发者提供map、reduce原语使并行批处理程序变非简单优美Spark提供数据集作类型种像Hadoop提供MapReduce两种作比map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等种作类型些作称Transformations同提供Count,collect, reduce, lookup, se等种actions些种数据集作类型给层应用者提供便各处理间通信模型再像Hadoop唯Data Shuffle种模式用户命名物化控制间结区等说编程模型比Hadoop更灵.

2、Spark容错性面否比其工具更优越性

Spark论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》没看容错性做倒提布式数据集计算做checkpoint两种式checkpoint dataloggingthe updates貌似Spark采用者文提虽者看似节省存储空间由于数据处理模型类似DAG作程由于图某错由于lineage chains依赖复杂性能引起全部计算重新计算本低说存数据存更新志做checkpoint由用户说算吧相于都没说皮球踢给用户所我看由用户根据业务类型衡量存储数据IO磁盘空间代价重新计算代价选择代价较种策略取代给间结进行持久化或建立检查点Spark记住产某些数据集作序列现故障Spark根据存储信息重新构造数据集认错其帮助重建

3、Spark于数据处理能力效率哪些特色

Spark提供高性能数据处理能力使用户快速反馈体验更另类应用做数据挖掘Spark充利用内存进行缓存利用DAG消除必要步骤所比较合适做迭代式运算相部机器习算通迭代收敛算所适合用Spark实现我些用算并行化用Spark实现R语言便调用降低用户进行数据挖掘习本

Spark配流数据处理模型与Twitter Storm框架相比Spark采用种趣且独特办Storm基本像放入事务管道其事务布式处理相反Spark采用模型收集事务短间内（我设5秒）批处理式处理所收集数据自RDD使用Spark应用程序用组进行处理作者声称种模式缓慢故障情况更加稳健且5秒间间隔通于数应用已经足够快种统流式处理与非流式处理部

总结

几看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、规模布式存储系统、zoopkeeper、数据互联网规模数据挖掘与布式处理等书同补充能静完整看完本书相错

hadoop和spark是什么关系啊？

3.注重交流。在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与同行进行交流。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；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能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

2.注重项目实战案例练习。项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以会有很多案例可以参考学习，这个过程能够积累大量的大数据应用经验。另外，通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。

优势应该在于分布2、Linux命令式架构比较相似能快速上手吧

spark与hadoop相比，存在哪些缺陷

Spark已经取代Hadoop成为活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼

近日，大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同

7、对于计算好的拓扑Links，将其持久化到Elasticsearch中：

Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥

虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统

而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘

因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上，这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了

另外，在高级数据处理（如实时流处理、机器学习）方面，Spark的功能要胜过Hadoop

实时处理意味着可以在数据捕获的瞬间将其提交给分析型应用程序，并立即获得反馈

在各种各样的大数据应用程序中，这种处理的用途越来越多，比如，零售商使用的引擎、制造业中的工业机械性能

Spark平台的速度和流数据处理能力也非常适合机器学习算法，这类算法可以自我学习和改进，直到找到问题的理想解决方案

这种技术是制造系统（如预测零件何时损坏）和无人驾驶汽车的核心

例如，Cloudera 就既提供 Spark 服务也提供 Hadoop服务，并会根据客户的需要提供合适的建议

Bernard认为，虽然Spark发展迅速，但它尚处于起步阶段，安全和技术支持基础设施方还不发达，在他看来，Spark在开源社区活跃度的上升，表明企业用户正在寻找已存储数据的创新减少数据读取用法

特别是shuffle阶段内存分配不足容易失败，

对数据不均匀比较敏感

请描述下大数据三大平台hadoop，storm，spark的区别和应用场景

Hadoop 当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集还是离线处理，批处理比较多，用的比较广的是hive

Storm 用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为12.KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能

spark基于内存的，吞反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark说道。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。吐量比storm大一点。而且spark集成的sparkSQL，MLlib，Graph貌似比较方便 ！

数据分析需要掌握哪些知识?

4、Span按照TraceId Group 分组后，接着对Span进行处理， 创建出DenpendencyLink。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

1. Ja编程技术Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Ja基础是必不可少的!

2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。

3. HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作

4. HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。需掌握其安装、应用及高级作等。

5. Avro与ProtobufAvro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大学习大数据开发的第三阶段：大数据相关课程的学习数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenixphoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Ja，C/C++，C#，PHP，JaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合作。

13.ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

15.AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题!

spark与hadoop区别与联系

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的通过拓扑图，宏观上，我们可以快速了解服务之间的调用关系，同时也可以知道哪些服务间调用有问题，且可以知道出现问题的一个量级是多少（失败数，调用总数）。硬件。

hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。

另外spark是可以脱离hadoop架构单独作为计算引擎使用的。

Spark应用是用来做什么的？

在Bernard看来，这一点连同其速度优势是Spark越来越受欢迎的真正原因

1. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次作特定数据集的应用场合。大数据开发通常是在Linux环境下进行的，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令需要反复作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小;2. 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合：3. 数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。

然后，通过DependencyLinker类构造出DependendyLink，首先构造一个SpanNode Tree：

深入探究ZIPKIN调用链跟踪——拓扑Dependencies篇

Spark有自己的机器学习库MLib，而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库，如Apache Mahout

Zipkin的拓扑服务zipkin-dependencies是作为zipkin的一个的离线服务，也就是说，只启动zipkin服务，是没法看到拓扑的，还需要自己离线启动zipkin-dependencues服务。

3、读取数据源后，就可以对Span进行处理了，首先按照TraceId 进行Group分组：

其中ES配置参数如下：

Zipkin出了支持elasticsearch存储，还有mysql，cassard，详细配置信息请看 源码Readme

1、图中线条说明

服务之间的线条，遵循以下原则：

2、主调被调次数说明

点开每一个服务，可以看到主调被调，比如我在拓扑图中点击

某个服务，可以与此服务有直接调用关系的服务有哪些，效果如下：

其中Uses by表示此服务作为被调服务，被哪些服务调用了；Uses表示此服务调用了哪些其他服务。

Zipkin拓扑denpendencies是基于上报的链路span数据再次构建出的描述链路拓扑的一种新的数据结构。

读取Span数据源后，需要对其处理，计算出链路的拓扑。因为Span的数据量很大，普通程序计算处理无法完成任务，因此需要用到大数据框架。Zipkin选用的是Spark框架。Spark对Span数据进行处理，生成拓扑数据DenpendencyLink，然后持久化到存储中。

启动Zipkin-dependencies服务时，会传入几个参数，分别是时间day和存储类型storageType。Zipkin-dependencies服务是以天为单位进行建立拓扑，因此day将决定建立那一天的拓扑；而storageType将决定从什么储存中读取数据。

1、获取日期：

2、获取存储类型：

3、根据不同的存储启动不同的jOb:

不同的存储会定义不同Job类，因此有CassandraDependenciesJob，MySQLDependenciesJob，MySQLDependenciesJob，ElasticsearchDependenciesJob。 不同的Job主要区别在于读取Span的方式不同，而Spark对Span进行处理计算的方式基本都是相同的。 本文主要分析ElasticsearchJOb。

Job中主要逻辑都在run方法中，ElastichserchJob的Run方法定义如下：

主要步骤如下：

1、首先通过Spark的配置属性Conf，创建一个JaSparkContext对象sc：

2、然后读取elasticsearch span数据源：

其中JSON_TRACE_ID Function定义如下：

5、上面方法终返回的是个Map类型，将其转化为pari类型，再对其进行一个reduceByKey作：

整个过程到此完此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。毕，其中复杂也是核心的逻辑就是计算出链路拓扑Denpendencylink，此步骤在Function TraceIdAndJsonToDependencyLinks(logInitializer, decoder)中。接下来详细分析TraceIdAndJsonToDependencyLinks完成的工作。

首先介绍一下DenpendencyLink数据结构。DenpendencyLink就是终与页面交互的拓扑结构数据单元，字端有：

DenpendencyLink类定义如下：

TraceIdAndJsonToDependencyLinks类的定义如下：

其中call方法中，首先完成对同一TraceId的Span解码：

然后利用深度优先遍历方法遍历整个，统计出CallCounts和errorCounts:

其中callCounts和errorCounts定义如下：

，再通过callCounts和errorCounts生成List:

这样，终构建出了DependencyLink。

本文为我的调用链系列文章之一，已有文章如下：

祝大家工作顺利，天天开心！

想要学习大数据，应该怎么入门？

同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。

学习大数据开发的第二个阶段：计算机编程语言的学习

对于零基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里大数据开发学习要特别提醒大家：行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等课程。而所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习（大数据课程含量不超过15%），初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

学会这四个阶段在也不用担心零基础学不好大数据了。再说了学习嘛，只要你用心肯定能学会的，只要你付出就一定会有回报的！

1.以用促学。小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要确定自己的发展方向，在学习大数据的时候，以用促学是为直接和有效的学习方法。这种学习方式不仅仅对在大数据培训班学习的小伙伴来说是有一定的帮助，对广大从业者学习也是有一定的指导学习性，这种学习方式不仅能让小伙伴提高学习效率，还能提升职业价值。

先把JaSE学好，能掌握JaEE的话会更好，再去学习大数据。Ja是学习大数据的基础，但真正的大数据核心内容是hadoop、spark、storm方面的内容。

1、Ja编程技术

Ja编程技术是大数据学习的基础，想学好大数据，掌握Ja基础是必不可少的。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架

4、Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的

5、Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

6、项目实践

增加对大数据技术的理解和应用。

学习大数据入门学习步骤

第1阶段J2014年10月，Spark完成了一个DaytonaGray类别的Sort Benchmark测试，排序完全是在磁盘上进行的，与Hadoop之前的测试的对比结果如表格所示：a

第3阶段Hadoop生态体系

第4阶段大数据spark生态体

大数据怎么入门

主修课程bai：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

所以可以找个好的学校或者培训机构然后系统的学习一下。

学习大数据的同学分以下三种分类： 1、零基础小白，对大数据行业一无所知; 2、有浅层编程基础，对大数据行业略知一二; 3、有一定工作经验的工程师，对大数据行业了解，但对技术不了解。

自学无法来判断所学知识是否在工作中有用，会浪费掉大量的时间学习“无用”的知识

自学无法获取真实的大数据项目进行实训，没有项目经验很难就业

hadoop和spark的相同和区别

主要的问题是内存，内存不稳定

解决问题的层面不一样

.filter(_ != "")

两者可合可分

Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。

相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他实际上，虽然Spark和Hadoop存在一些功能上的重叠，但它们都不是商业产品，并不存在真正的竞争关系，而通过为这类免费系统提供技术支持赢利的公司往往同时提供两种服务的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是的。

以下是从网上摘录的对MapReduce的简洁明了的解析:

Spark数据处理速度秒杀MapReduce

Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。

如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。

但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。

大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外，通常会用到Spark的应用场景有以下方面：实时的市场活动，在线产品，网络安全分析，机器日记等。

两者的灾难恢复方式迥异，但是都很不错。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弹性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弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。“这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能，”Borne指出。