hadoop 大数据里spark和hadoop的mr相比有哪些优势，能否用较通俗的语言解释一下？
大数据里spark和hadoop的mr相比有哪些优势，能否用较通俗的语言解释一下？
Spark是一个内存计算框架，而Mr是一个离线计算框架。因此，与MR相比，spark具有更快的速度，尤其是迭代速度。当spark用于计算时，中间结果将缓存在内存中。当需要再次使用时，不需要从磁盘读取数据。Mr需要将中间结果写入磁盘，并在再次使用时从磁盘重新读取。磁盘I/O通常非常耗时。
除了离线计算速度更快之外，spark比Mr更适合场景，spark的流媒体模块可以实现实时或近线流媒体计算。
此外，sparksql使您可以轻松地使用SQL分析数据。
Mr中文什么意思？
Mr，作为英文缩写，有很多含义。它可以表示Mr=匹配记录，Mr=内存读取，内存读取。也可以是移动通信领域的测量报告。另外，它也可以是Hadoop中map reduce的缩写。MR（混合现实）。MR是magic leap的最新技术。它创建虚拟场景，可以进入现实生活，并满足你在同一时间。
MapReduce和Spark的区别是什么？
MapReduce是Hadoop的分布式计算编程框架
其核心功能是将用户编写的逻辑代码和自己的组件集成到一个程序中，在Hadoop集群上并发运行。核心组件是mrappmaster maptask Reducetask
spark是MapReduce的替代品，兼容HDFS和hive，可以集成到Hadoop生态系统中
它们之间的区别
1。Spark比MapReduce快
基于内存的计算比MapReduce快100多倍
基于硬盘的计算比MapReduce快10多倍
2。Spark支持流媒体和离线计算
MapReduce只支持离线计算
3。MapReduce没有资源调度系统，它必须运行在像纱线这样的资源系统上。SCAPK集成资源调度，并且可以根据当前市场的发展，在独立的模式下运行，大数据的学习需要一定的编程基础。现在主流的是Java和python，但大多数都是在实际工作中使用的。java编程比较常见，就是说，有很多大数据学习工具java大数据开发培训课程由数据培训机构发起，所以从这个角度来看，我们还是需要一些java编程基础。但是，许多想要参与大数据培训和学习的小伙伴现在没有编程基础，他们中的大多数想要从其他行业切换到大数据。他们能在没有编程基础的情况下学习大数据吗？！对于零基础的学生，他们不需要担心他们将无法学习没有java或Python相关编程语言的大数据。该培训机构还设有专门为零基础学生设计的大数据培训课程。在早期阶段，他们首先学习java编程或python编程。在掌握了一些必要的编程基础之后，他们就可以这样学习大数据，大数据学习就可以顺利进行。
因此，我们在学习大数据的时候，也要注意课程的安排，并考虑如何根据自己的情况和大数据培训机构的课程安排来选择。如果我们从事java或Python相关的开发已经有一定的基础，那么就没有必要学习相关内容，直接选择学习大数据技术，比如如果你是一个零基的学生，你应该选择一个用java或Python基金会的课程。以上是萧边对“学习大数据需要什么基础”的理解？这个问题的答案，希望对您有所帮助，如果您有任何疑问，可以留言交流。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
