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Spark和Hadoop作業(yè)之間的區(qū)別_數(shù)據(jù)分析師
2014-11-25
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Spark和Hadoop作業(yè)之間的區(qū)別_數(shù)據(jù)分析師

　Spark目前被越來越多的企業(yè)使用，和Hadoop一樣，Spark也是以作業(yè)的形式向集群提交任務(wù)，那么在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)Spark和Hadoop作業(yè)模型都一樣嗎?答案是不對(duì)的。 

　　熟悉Hadoop的人應(yīng)該都知道，用戶先編寫好一個(gè)程序，我們稱為Mapreduce程序，一個(gè)Mapreduce程序就是一個(gè)Job，而一個(gè)Job里面可以有一個(gè)或多個(gè)Task，Task又可以區(qū)分為Map Task和Reduce Task，如下圖所示：

  
　　而在Spark中，也有Job概念，但是這里的Job和Mapreduce中的Job不一樣，它不是作業(yè)的最高級(jí)別的粒度，在它只上還有Application的概念。我們先來看看Spark文檔是怎么定義Application，Task ，Job和Stage的：

 

　　一個(gè)Application和一個(gè)SparkContext相關(guān)聯(lián)，每個(gè)Application中可以有一個(gè)或多個(gè)Job，可以并行或者串行運(yùn)行 Job。Spark中的一個(gè)Action可以觸發(fā)一個(gè)Job的運(yùn)行。在Job里面又包含了多個(gè)Stage，Stage是以Shuffle進(jìn)行劃分的。在 Stage中又包含了多個(gè)Task，多個(gè)Task構(gòu)成了Task Set。他們之間的關(guān)系如下圖所示：

 　Mapreduce中的每個(gè)Task分別在自己的進(jìn)程中運(yùn)行，當(dāng)該Task運(yùn)行完的時(shí)候，該進(jìn)程也就結(jié)束了。和Mapreduce不一樣的 是，Spark中多個(gè)Task可以運(yùn)行在一個(gè)進(jìn)程里面，而且這個(gè)進(jìn)程的生命周期和Application一樣，即使沒有Job在運(yùn)行。 

　　這個(gè)模型有什么好處呢?可以加快Spark的運(yùn)行速度!Tasks可以快速地啟動(dòng)，并且處理內(nèi)存中的數(shù)據(jù)。但是這個(gè)模型有的缺點(diǎn)就是粗粒度的資源管理，每個(gè)Application擁有固定數(shù)量的executor和固定數(shù)量的內(nèi)存。 本文來源：CDA數(shù)據(jù)分析師

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