《Spark与Hadoop大数据分析》——第3章 深入剖析Apache Spark

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，作者 [美]文卡特·安卡姆（Venkat Ankam），译 吴今朝，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
深入剖析Apache Spark

Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API：DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层概念，包括运行时的架构和它在 Spark 各种资源管理器上的表现。

本章分为以下子主题：

Hadoop和Spark的异同 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。 HDFS，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，通过将块保存到多个副本上，提供高可靠的文件存储。 MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集，而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。
HADOOP MapReduce 处理 Spark 抽取的 Hive 数据【解决方案一】 今天咱先说问题，经过几天测试题的练习，我们有从某题库中找到了新题型，并且成功把我们干趴下，昨天今天就干了一件事，站起来。 java mapeduce 清洗 hive 中的数据 ，清晰之后将driver代码 进行截图提交。
Storm与Spark、Hadoop三种框架对比 Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
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