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spark离线分析架构,Spark运行架构和原理?

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架构上的SparkSQL和Shark有什么区别？Hadoopspark hive是一个非常好的选择 。hadoop的HDFS无疑是分布式文件系统解决存储问题的解决方案，Hadoopmapreduce ， hive，sparkapplication，sparkSQL解决离线计算和即席查询的问题；sparkstreaming解决了实时计算的问题；此外，还需要HBase或Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题 。
1、“大数据 架构”用哪种框架更为合适?一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询等功能 。Hadoop、spark和storm无法单独完成以上所有功能 。Hadoopspark hive是一个非常好的选择 。hadoop的HDFS无疑是分布式文件系统解决存储问题的解决方案 。Hadoopmapreduce，hive，sparkapplication，sparkSQL解决离线计算和即席查询的问题；sparkstreaming解决了实时计算的问题；此外，还需要HBase或Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题 。
2、Spark内存管理详解(下弹性分布式数据集(Elastic Distributed Dataset，RDD)作为Spark最根本的数据抽象，是一组只读的分区记录，只能基于稳定物理存储中的数据集创建，也可以通过对其他已有的RDD进行变换操作生成新的RDD 。皈依的RDD和最初的RDD之间的依赖关系构成了血统 。有了血统，星火保证每一个RDD都能恢复 。
Task在启动初期读取一个分区时，会先判断该分区是否被持久化，如果没有，则需要检查检查点或者根据血统重新计算 。因此，如果要对RDD执行多个操作，可以在第一个操作中使用persist或cache方法 ， 将RDD持久化或缓存在内存或磁盘中，从而提高后续操作的计算速度 。
3、阿里云 架构师解读四大主流游戏 架构游戏行业是阿里云最早专注的行业之一 。近年来，游戏行业的变化，云计算产品技术的变化，都是日新月异 。随着行业业务的变化，技术的演进架构以及阿里云产品的迭代演进，在不同的游戏场景和业务场景下，整体的产品技术选择是不同的 。本文将重点介绍阿里云弹性计算产品在游戏行业的实践经验 。目前游戏行业的各种场景都离不开行业的发展 。简单回顾一下电子游戏的发展，80年代的黑白机，90年代的PC单机游戏 ， 90年代前夕随着互联网的发展网络游戏开始流行 ， 2010年以后随着移动设备的逐渐普及手机游戏开始在中国兴起 。
4、 spark可视化要解决的问题针对普通客户端浏览困难和分析大数据的问题，结合Spark和LOD技术，以热点图为例，提出了大数据可视化技术框架 。首先利用Spark平台以瓦片为单位进行分层并行计算 ， 然后将结果分布存储在HDFS上 。最后，web服务器利用Ajax技术结合地理信息提供各种时空/服务 。本文重点解决数据点与地图之间的映射以及并行计算导致的热点地图瓦片之间的边缘偏差 。实验结果表明，
为浏览器端大数据可视化提供了新的思路 。目前大数据可视化面临的主要问题包括:1)数据复杂分散，数据丢失频繁，数据值不正确，结构化程度低 。2)迭代分析成本高 。如果在初始查询后发现结果是错误的，那么改变查询条件并重新查询的代价是昂贵的 。3)难以构建复杂的工作流 。很难从多个数据源获取信息 。
5、SparkSQL和Shark在 架构上有哪些区别?将来会合并吗Shark为了实现Hive的兼容性，重用了Hive中的HQL分析、逻辑执行计划翻译和执行计划优化的逻辑，可以近似认为只是用Spark job代替了物理执行计划(辅以各种与Hive无关的优化，比如内存存储) 。同时，它还依赖于HiveMetastore和HiveSerDe(用于兼容各种现有的Hive存储格式) 。
6、2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，可以做分布式计算 ， 都是基于MapReduce并行模型 。Hadoop基于磁盘计算，只有两个操作符 ， map和reduce 。在计算过程中，会有大量的中间结果文件登陆到磁盘上，会显著降低运行效率 。Spark基于内存计算(一个任务会以流水线的形式在一个片上执行，中间不分配内存，避免很快耗尽内存)，非常适合机器学习中的迭代计算(通过在内存中缓存RDD)；
7、Spark通信框架SparkNetworkCommon【spark离线分析架构,Spark运行架构和原理?】长期以来 ， 基于Akka的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中的一大亮点 。然而，时代和技术在发展 ， 从Spark 1 . 3 . 1版本开始，Spark引入了Netty通信框架来解决大块数据的传输问题(比如Shuffle)，到了1.6.0版本 。

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