巴厘岛一次难忘的spark_巴厘岛一次难忘的SPARK文档

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       最近有些忙碌，今天终于有时间和大家聊一聊“巴厘岛一次难忘的spark”的话题。如果你对这个领域还比较陌生，那么这篇文章就是为你而写的，让我们一起来了解一下吧。

1.代号spark卡房多久刷新一次

2.hadoop与spark的区别是什么？

3.代号spark绿卡房多长时间刷新一次

4.hadoop，storm和spark的区别，比较

5.代号spark多久出一次服

代号spark卡房多久刷新一次

       没有固定刷新时间。根据代号spark游戏官网介绍显示，游戏内的绿卡房，红卡房等，并未有固定的游戏刷新时间。《代号:Spark》一个服最长只能玩7天，7天结算一次，然后重新加入新的服务器开始求生。

hadoop与spark的区别是什么？

       SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。

       SparkContext是Spark应用程序的入口点，它代表了与Spark集群的连接，并用于创建RDD、累加器、广播变量等。

       SparkContext可以从多种不同的输入源中读取数据，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Kafka等。此外，SparkContext还提供了一些常见的数据处理操作，例如转换、过滤、聚合、连接等。

       Spark PairedRDD是键值对的集合。键值对中有两个数据项。键是标识符，值是键值对应的数据。在键值对的RDD上可以进行一些特殊操作，例如分布式“洗牌”操作、分组或按键聚合元素。

Spark中的广播变量：

       一种在执行程序之间共享只读数据的机制。如果没有广播变量，我们必须在执行任何类型的转换和操作时将数据发送给每个执行器，这可能会导致网络开销。而在广播变量的情况下，它们会一次性发送给所有执行程序并缓存在那里以供将来参考。

       假设我们正在进行转换，需要查找一个更大的邮政编码／密码表。在需要的时候把数据发给每个executor是不可行的，我们也不可能每次都去数据库查询。因此，在这种情况下，我们可以将此查找表转换为广播变量，Spark会将其缓存在每个执行程序中。

代号spark绿卡房多长时间刷新一次

       请看下面这张图：

        狭义的Hadoop 也就是最初的版本：只有HDFS Map Reduce

        后续出现很多存储，计算，管理 框架。

        如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。

        Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

       1、解决问题的层面不一样

        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节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

        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。

        2、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最好的。

        以下是从网上摘录的对MapReduce的最简洁明了的解析：

       3、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。

        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。

        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，在线产品推荐，网络安全分析，机器日记监控等。

        4、灾难恢复

        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。

hadoop，storm和spark的区别，比较

       一个月。根据查询代号spark官网显示，代号Spark绿卡房的资源是按照每月的计费周期来刷新的，代号Spark绿卡房的资源会被刷新，用户可以重新申请使用。代号spark是由炎龙游戏研发、朝夕光年发行的一款大单局无限制生存竞技手游。

代号spark多久出一次服

       一、hadoop、Storm该选哪一个？

       为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：

       1.hadoop、Storm各是什么运算

       2.Storm为什么被称之为流式计算系统

       3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop

       4.什么是吞吐量

       首先整体认识：Hadoop是级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。

       注释：

       1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。

       2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。

       storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

       从原理角度来讲：

       Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。

       Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。

       为什么storm比hadoop快，下面举一个应用场景

       说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。

       假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。

       而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。

       同时说一下另外一个场景：

       如果一个大文件的wordcount，把它放到storm上进行流式的处理，等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。

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       最主要的方面：Hadoop使用作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转的。

       两者面向的领域也不完全相同，一个是批量处理，基于任务调度的；另外一个是实时处理，基于流。

       以水为例，Hadoop可以看作是纯净水，一桶桶地搬；而Storm是用水管，预先接好（Topology），然后打开水龙头，水就源源不断地流出来了。

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       Storm的主工程师Nathan Marz表示： Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。

       Storm的主要特点如下：

       1.简单的模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。

       2.可以使用各种。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。

       3.容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。

       4.水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。

       5.可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。

       6.快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。

       7.本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。

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       在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。下面对流计算和批处理系统流程

       这个个数据处理流程来说大致可以分三个阶段：

       1. 数据采集与准备

       2. 数据计算（涉及计算中的中间存储）， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式。

       3. 数据结果展现（反馈）

       1）阶段，目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列（比如kafaka,metaQ,timetunle）等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统（storm）的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统（hadoop），这里就有了延时的区别。

       2）数据计算阶段，流计算系统（storm）的延时低主要有一下几个方面（针对题主的问题）

       A： storm 进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理

       mapreduce 数据攒一批后由作业管理系统启动任务，Jobtracker计算任务分配，tasktacker启动相关的运算进程

       B： stom每个计算单元之间数据之间通过网络（zeromq）直接传输。

       mapreduce map任务运算的结果要写入到HDFS，在于reduce任务通过网络拖过去运算。相对来说多了读写，比较慢

       C： 对于复杂运算

       storm的运算模型直接支持DAG（有向无环图）

       mapreduce 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的

       3）数据结果展现

       流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中（展示页面，，搜索引擎的索引）。而mapreduce一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。

       实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。

       二、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较

       Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。

       所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop?map/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。

       Shark只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）

       而Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，这个是把数据传递给过程。

       两个框架都用于处理大量数据的并行计算。

       Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。

       Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。

       不过Spark流模块（Streaming?Module）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），尽管并非完全一样。

       Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。

       不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。

       总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark?Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding?window），而后者需要自己去维护这个窗口。

       7天。通过查询《代号spark》游戏官网显示，《代号spark》一个服最长只能玩7天，7天结算一次，需要重新加入新的服务器开始求生。《代号spark》正式服在2022年12月11日上线测试，深受广大游戏爱好者的追捧。

       非常高兴能与大家分享这些有关“巴厘岛一次难忘的spark”的信息。在今天的讨论中，我希望能帮助大家更全面地了解这个主题。感谢大家的参与和聆听，希望这些信息能对大家有所帮助。