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时间2019-05-27
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开幕日期:2019-05-27

所属省市:潍坊市

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主办单位: 四平亚美物流公司 四平亿博搬家公司 双辽泰来股份公司 四平兄弟能源装备有限公司

承办单位:双辽淘金盈机械公司

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  • 展览时间:2019-05-17至2019-05-27
  • 会展场馆:安康市凿岩机会展中心
  • 展会概述: 聂荣县亚洲龙低价,一汽丰田是真示弱还是耍心机?

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    主办单位:

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    承办单位:

    四平信德服务有限公司

    协办单位:

    四平星河网络科技公司

    展品范围:

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    大数据框架之从Hadoop到Spark详解

      谈到大数据框架,不得不提Hadoop和 Spark,今天我们进行历史溯源,帮助大家了解Hadoop和Spark的过去,感应未来。

      在Hadoop出现前人们采用什么计算模型呢?是典型的高性能 HPC workflow,它有专门负责计算的compute cluster,cluster memory很小,所以计算产生的任何数据会存储在storage中,最后在Tape里进行备份,这种workflow主要适用高速大规模复杂计算,像核物理模拟中会用到。

      HPC workflow在实际应用中存在一些问题,这些问题促进了Hadoop的出现。

      首先如果想对大量进行简单计算,比如对Search logs 进行“what are the popular keywords”计算,这时是否可以用HPC workflow?当然可以,但却并不适合,因为需要做的计算非常简单,并不需要在 high performance compute cluster中进行。

      其次由于数据量大,HPC workflow是I/O bound,计算时间只有1个微秒,但剩下的100个微秒可能都需要等数据,这时候compute cluster就会非常空闲,因此HPC同样不不适用于 specific use。

      另外HPC主要在政府部门、科研等领域使用,成本高昂,不适合广泛推广。

      如果不能把数据移到计算的地方,那为什么不转换思维,把计算移到数据里呢?

      所以Google在2003至2006年发表了著名的三大论文——GFS、BigTable、MapReduce,解决怎么样让framework 挪到有数据的地方去做,解决了数据怎么存储,计算及访问的问题。

      在Google 发出三大论文后,Yahoo用相同的框架开发出JAVA语言的project,这就是Hadoop。Hadoop Ecosystem在十年多时间发展的如火如荼,其核心就是HDFS,Mapreduce和Hbase。

      

      HDFS很好地实现了数据存储的以下特性要求:

      便宜

      高可用性

      高吞吐量

      高扩展性

      故障检测与恢复

      

      大家从图中可以看到HDFS数据读取和写入的过程,这个Architecture非常稳定,当数据量越来越大时Namenode从一个发展为多个,使内存增大,产生了Namenode Federation。

      

      数据存储已经实现,那如何进行计算呢?

      如果有1PB size log,当需要计数时, 一个machine肯定无法计算海量数据,这时候可能需要写Multi-threads code亚搏体育客户端,但也会存在进程坏了,性能不稳定等问题,如果Data Scientist还要写multi-threats程序是非常浪费时间的,这时候Mapreduce 就应运而生,目的是让framework代替人来处理复杂问题,使人集中精力到重要的数据分析过程中,只需要通过code Map和Reduce就可以实现数据运算。

      

      让我们来思考下:在一次Mapreduce中至少需写硬盘几次?

      至少3次!

      开始从HDFS中读取数据,在Mapreduce中计算,再写回HDFS作为 Intermediate data,继续把数据读出来做reduce,最后再写回HDFS,很多时候做meachine learning需要不断迭代,一次程序无法算出最终结果,需要不断循环。

      循环过程一直往硬盘里写,效率非常低,如果把中间数据写入内存,可以极大提高性能,于是Spark出现了

      

      当把数据从HDFS中读出来到内存中棋牌游戏ui课,通过spark分析,Intermediate data再存到内存,继续用spark进行分析,不断进行循环,这样Spark会很大地提高计算速度。

      Spark在2009年由AMPLab开发,吸取了很多Hadoop发展的经验教训,比如Hadoop对其他语言支持不够,Spark提供了Java,Scala,Python,R这些广泛受到Data Scientist欢迎的语言

      

      那Spark与Hadoop的区别有什么?

      Spark比Hadoop使用更简单

      Spark对数据科学家更友好(Interactive shell)

      Spark有更多的API/language支持(Java, python, scala)

      

    本文来自大风号,仅代表大风号自媒体观点。

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    展会特色:

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