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Spark模型是对Mapreduce模型的改进，可以说没有HDFS、Mapreduce就没有Spark。
Spark可以使用Yarn作为他的资源管理器，并且可以处理HDFS数据。这对于已经部署了Hadoop集群的用户特别重要，因为他们不需要任何的数据迁移就可以使用到spark的强大功能了。 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-773014.html
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案例数据集是在线零售业务的交易数据，采用Python为编程语言，采用Hadoop存储数据，采用Spark对数据进行处理分析，并使用Echarts做数据可视化。由于案例公司商业模式类似新零售，或者说有向此方向发展利好的趋势，所以本次基于利于公司经营与发展的方向进行数据分析。
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它提供了一个可扩展的分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），可以在大量廉价硬件上进行并行计算。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统。它被设计用于在集群中存储
表达能力有限。 磁盘IO开销大，延迟度高。 任务和任务之间的衔接涉及IO开销。 前一个任务完成之前其他任务无法完成，难以胜任复杂、多阶段的计算任务。 Spark模型是对Mapreduce模型的改进，可以说没有HDFS、Mapreduce就没有Spark。 Spark可以使用Yarn作为他的资源管理器，并且可
Hive Hadoop Hive 和传统关系型数据库区别 Spark 概念 基于内存的分布式计算框架 只负责算 不负责存 spark 在离线计算 功能上 类似于mapreduce的作用 MapReduce的缺点 运行速度慢 （没有充分利用内存） 接口比较简单，仅支持Map Reduce 功能比较单一 只能做离线计算 Spark优势 运行速度快
hadoop和spark是更偏向于对大量离线数据进行批量计算，提高计算速度 storm和flink适用于实时在线数据，即针对源源不断产生的数据进行实时处理。至于storm和flink之间的区别在于flink的实时性和吞吐量等要比storm高。 上述四个组件的实时性高低顺序如下： hadoop spark storm flink hdf
2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开 测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库 这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学
