据我所知，Spark将每个节点的磁盘(HDFS)中的数据预加载到每个节点的RDD中进行计算。但正如我猜测的那样，MapReduce必须还将数据从HDFS加载到内存，然后在内存中进行计算。那么..为什么Spark更快速？仅仅因为当MapReduce想要进行计算而Spark预加载数据时，MapReduce每次都将数据加载到内存中？非常感谢。 最佳答案 Spark使用弹性分布式数据集(RDD)的概念，它允许透明地将数据存储在内存中，并在需要时将其保存到磁盘。另一方面，在Mapreduce中，在Map和reduce任务之后数据将被洗牌和排序

我刚刚开始管理Hadoop集群。我们在O/S级别(CentOS7.1)上使用BrightClusterManager，然后将Ambari与HortonworksHDP2.3一起用于Hadoop。我不断收到安装新python模块的请求。我们在安装时使用yum安装了一些模块，随着集群的进展，一些模块已经使用pip安装。执行此操作的“正确”方法是什么？总是使用yum而不能提供最新最好的模块？总是使用pip而没有一pip真相(yum)显示安装了哪些软件包？或者同时使用pip和yum可以吗？我只是担心我用垃圾和太多版本的python模块填充系统。有什么建议吗？ 最佳答

我有一个关于速度和性能的问题在单台机器上使用多个虚拟化节点VS在单台机器上使用单节点。哪一个会表现更好？之所以问这个问题是因为我目前是在单机上学习hadoop，在网上看到一些教程是单机多虚拟化节点的使用。提前致谢 最佳答案 虚拟化总是会带来一些开销，因此除非真的有必要，否则我不建议在虚拟化环境中运行Hadoop。也就是说，我知道VMWare在使Hadoop在虚拟化环境中工作方面做了很多工作，并且他们已经发布了somebenchmarks他们声称在某些情况下，VM的性能优于native应用程序。我对vSphere的了解不多，但如果您想

达梦数据库是一种国产关系型数据库管理系统，具有一定的市场占有率和用户群体。达梦数据库的特点和优劣势：优点：较高的性能：达梦数据库采用了一些优化策略和技术，可以在处理大数据量和高并发的情况下保持较高的性能。支持大容量数据：达梦数据库可以支持非常大的数据量，可以满足企业级的数据管理需求。提供了完整的解决方案：达梦数据库提供了一整套解决方案，包括数据库管理、数据开发、数据治理等，方便企业全面管理和利用数据。支持多种操作系统：达梦数据库可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux等。缺点：社区支持相对较少：相比一些开源的数据库管理系统，达梦数据库的社区支持和文档资源相对较少，不够丰富和便捷

哪种工具最适合测量HDFS空间消耗？当我总结“hdfsdfs-du/”的输出时，与“hdfsdfsadmin-report”(“DFSUsed”行)相比，我总是消耗更少的空间。是否有du没有考虑的数据？ 最佳答案 Hadoop文件系统通过将数据副本放置到多个节点来提供重新标记存储。副本数是复制因子，通常大于一。命令hdfsdfs-du/显示空间在没有复制的情况下消耗了您的数据。命令hdfsdfsadmin-report(使用DFS行)显示实际磁盘使用情况，同时考虑了数据复制。所以当从dfs-ud命令获取数字时，它应该大几倍。

现代CMake模块化项目管理指南参考小彭老师的视频教程整理笔记，学习同时方便快速查阅，视频链接如下【公开课】现代CMake模块化项目管理指南【C/C++】对应课程PPT和源码见https://github.com/parallel101/course文件/目录组织规范完整案例参考源码仓库https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00推荐的目录组织方式.├──biology│  ├──CMakeLists.txt│  ├──include│  │  └──biology│  │  └──Animal.h│  └──src│  └──

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我看到spark比kubernetes有很大的吸引力。它比在Hadoop上运行spark更好吗？这两种方法都以分布式方法运行。有人可以帮助我了解在kubernetes上运行spark与在Hadoop生态系统上运行之间的区别/比较吗？谢谢

当我在pig中使用COGROUP而不是JOIN时，是否有任何优势(wrt性能/map数量减少)？http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module6.html谈论他们产生的输出类型的差异。但是，忽略“输出模式”，性能有什么显着差异吗？ 最佳答案 没有重大的性能差异。我这样说的原因是它们最终都是一个MapReduce作业，将相同的数据转发给reducer。两者都需要以外键为键发送所有记录。如果有的话，COGROUP可能会更快一些，因为它不会对命中进行笛卡尔积并将它们保存在单独的包中。如果

我是并行计算的新手，刚开始在AmazonAWS上试用MPI和Hadoop+MapReduce。但我对何时使用一个而不是另一个感到困惑。例如，我看到的一个常见的经验法则建议可以概括为...大数据、非迭代、容错=>MapReduce速度、小数据、迭代、非Mapper-Reducer类型=>MPI但是，我还看到了MPI(MR-MPI)上的MapReduce实现，它不提供容错，但是seemstobe在某些基准测试中比Hadoop上的MapReduce更高效，并且似乎使用核外内存处理大数据。相反，新一代HadoopYarn及其分布式文件系统(HDFS)上也有MPI实现(MPICH2-YARN)。

对于我们都提到的最简单的情况:selectidfrommytblgroupbyid和selectdistinctidfrommytbl正如我们所知，它们生成相同的查询计划，这在一些项目中被反复提及，如Whichisbetter:DistinctorGroupBy而在hive中，前者只有一个reduce任务，而后者有多个。根据实验，我发现GROUPBY比DISTINCT快10倍。它们是不同的。所以我学到的是:GROUP-BY无论如何都不比DISTINCT差，而且有时会更好。我想知道:1。如果这个结论成立。2。如果为真，我将考虑将DISTINCT作为一种逻辑上方便的方法，但为什么DISTI