1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS,MapReduce,Yarn,Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS,MapReduce,Yarn,Hbase及Spark的相互关系如图所示： 从图中可以看出Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HBase、yarn、hive和spark都是在HDFS的基础上操作的。其中yarn是

1、为什么要引入Yarn和Spark。(1)现有的hadoop生态系统中存在的问题1）使用mapreduce进行批量离线分析；2）使用hive进行历史数据的分析；3）使用hbase进行实时数据的查询；4）使用storm进行实时的流处理；(2)选用spark的原因1）应用于流式计算的SparkStreaming;2）应用于即席查询（Ad-hoc）的

1、为什么要引入Yarn和Spark。(1)现有的hadoop生态系统中存在的问题1）使用mapreduce进行批量离线分析；2）使用hive进行历史数据的分析；3）使用hbase进行实时数据的查询；4）使用storm进行实时的流处理；(2)选用spark的原因1）应用于流式计算的SparkStreaming;2）应用于即席查询（Ad-hoc）的

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1.为什么要引入Yarn和Spark。(1)现有的hadoop生态系统中存在的问题1）使用mapreduce进行批量离线分析；2）使用hive进行历史数据的分析；3）使用hbase进行实时数据的查询；4）使用storm进行实时的流处理；(2)选用spark的原因1）应用于流式计算的SparkStreaming;2）应用于即席查询（Ad-hoc

1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS,MapReduce,Yarn,Hbase及Spark的相互关系。 Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTable，即分布式NoSQL列数据库，外加Zookeeper对应于Chubby，即分布式锁设施。HDFSHDFS（Hadoop分布式文件

1.  为什么要引入Yarn和Spark。从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在HadoopMapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而这些系统的开发者则在自己的网站上

HDFSHDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS的实现版。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一次性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问

1.为什么要引入Yarn和Spark。答：（1）因为Yarn通用资源管理系统可以为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。（2）因为Spark基于内存运算，速度快；支持多语言；通用，可以处理批处理、交互式查询、实时流、机器学习和图计

1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS,MapReduce,Yarn,Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是针对谷歌分布式文件系统的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。HDFS具有很好的容

sparkstreaming窗口及聚合操作后如何管理offset浪院长浪尖聊大数据很多知识星球球友问过浪尖一个问题：就是sparkstreaming经过窗口的集合操作之后，再去管理offset呢？对于sparkstreaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges，只有kafkaRDD

spark比flink好用的点浪院长浪尖聊大数据也还是继续昨天的话题说吧。纯手机手打，感觉有用麻烦点个赞。开头还是那句话，spark是以批处理起家，发展流处理，所以微批处理吞吐优先，可以选用。flink以实时处理起家，然后去做批处理，所以更适合实时性高的场景。那么生产中真的都要求那么高的

spark改七行源码实现高效处理kafka数据积压浪尖浪尖聊大数据劳力士sparkstreaming消费kafka，大家都知道有两种方式，也是面试考基本功常问的：a.基于receiver的机制。这个是sparkstreaming最基本的方式，sparkstreaming的receiver会定时生成block，默认是200ms，然后每个批次生成b

说几个flink好做spark却不好做的场景经常有粉丝问我该选flink和sparkstreaming？业务选型对新手来说是件非常困难的事情，对于经验丰富又经常思考的人来说就很简单。选型的时候个人准备知识：1.深入了解框架。2.深入了解框架的周边生态。3.深入了解你自己的业务场景。就拿flink和spark

不可不知的sparkshuffle浪尖浪尖聊大数据1.shuffle概览一个spark的RDD有一组固定的分区组成，每个分区有一系列的记录组成。对于由窄依赖变换（例如map和filter）返回的RDD，会延续父RDD的分区信息，以pipeline的形式计算。每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象。诸如coalesce之类的操作

尝尝鲜｜Spark3.1自适应执行计划浪尖浪尖聊大数据Sparkjoin种类(>3种)及join选择依据每个框架产生都是为了解决一类问题，每个模块的优化也是为了解决一定的场景下的性能瓶颈。浪尖今天分享的关于Spark3.1之后的自适应执行计划，主要针对以下几个场景，并且有百度率先研发的，不过

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从PageRankExample谈Spark应用程序调优涂小刚浪尖聊大数据转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1005499文章太优秀不得不推荐哦，不要怪浪尖使坏，阅读原文跳至作者主页！最近做了关于SparkCache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中SparkKMeans来作为测试基准，

Spark总结Spark配置函数建立连接1>SparkConf().setAppName("xxx").setMaster("local")设置配置文件2>SparkContext.parallelize(Array(1,2,2,4),4)将数据进行4个分片，分别存在不同的集群中3>.textFile("path")加载数据关闭连接4>SparkContext.stop()

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关于浪尖小蜜圈的一些说明浪尖浪尖聊大数据画虽然最近浪尖比较懒惰，但是浪尖小蜜圈也破千了。首先感谢大家的支持及认可，感觉去年尤其是下半年是浪尖事情比较多的一年，公众号和小蜜圈都懈怠了。还有小蜜圈改版之后提问不会直接通知博主，要博主去专门的问答栏里去找，关键有些提问还

Sparkjoin种类(>3种)及join选择依据浪院长浪尖聊大数据hashjoinjoin是作为业务开发绕不开的SQL话题，无论是传统的数据库join，还是大数据里的join。做过Spark/flink流处理的应该都用过一种流表和维表的join，维表对于Spark来说可以是driver端获取后广播到每个Executor，然后在exec

spark源码阅读基本思路浪尖浪尖聊大数据1.为何要阅读源码浪尖以自己的经验讲一下为何需要阅读源码吧！a.解决企业中bug。比如flink早期bug，就很多，如json序列化工具，在开启flink仅一次处理，json格式不符合要求，就会抛异常而挂掉，然后重试，挂掉。这明显不科学，要解决这个bug就要会读源

戳破|hiveonspark调优点浪尖浪尖聊大数据浪尖今天一路好跑，手机丢了，幸亏遇到好人！心存善意，会遇好人！hiveonspark性能远比hiveonmr要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hiveonspark。udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hiveonspark在运

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sparkonyarn内存分配详解浪院长浪尖聊大数据最近有不少知识星球粉丝和公众号粉丝给浪尖留言，说是不知道sparkonyarn的时候，yarn如何分配Spark的driver和executor内存的。今天浪尖就给大家分享一下sparkonyarn，内存分配原理。1.基础概念要掌握这个知识点，要了解以下几个

Spark如何摆脱java双亲委托机制优先从用户jar加载类？浪尖浪尖聊大数据1.起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会

spark面试该准备点啥浪尖浪尖聊大数据最近很多球友都说在准备面试，不知道准备点啥，尤其是spark，实际上星球里浪尖分享的内容真的都掌握了，应对一般面试绝对没问题，但是遗憾的事情是很多人都是处于不会主动搜集资料，主动梳理知识，主动记忆整理知识，而是伸手要粮的境地。浪尖觉得这个是

spark分析网吧同行朋友思路浪院长浪尖聊大数据有粉丝留言了一个这样的问题你好，我们现在正好遇到一个spark的问题。在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据，需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上(如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧，又在21号十分钟

从Kubernetes到CloudNative——云原生应用之路，这是我最近在ArchSummit2017北京站和数人云&TalkingData合办的ServiceMeshiscommingmeetup中分享的话题。本文简要介绍了容器技术发展的路径，为何Kubernetes的出现是容器技术发展到这一步的必然选择，而为何Kuberentes又将成