查看Hadoop和Spark各节点启动的进程

在Hadoop和Apache Spark集群中查看各个节点上运行的进程，通常需要登录到每个节点并使用系统监控工具如`top`, `ps`, 或者更专业的命令行工具如`jps` (Java进程列表) 和 `hadoop-daemon.sh`（对于Hadoop）。

**Hadoop**:
1. 登录到Hadoop节点（通常是 Namenode、Datanode、TaskTracker等）。
2. 执行`jps`命令，这将列出所有由Java守护进程启动的服务。例如，你可以找到NameNode、DataNode、JobTracker等进程。

   jps

**Spark**:
1. 对于YARN模式下的Spark，可以在ResourceManager或NodeManager节点上执行`jps`，查找Spark相关的进程，如`SparkDriver`, `Executor`等。
2. 如果是 Standalone模式，可以在master节点（如果有的话）上通过SSH连接，然后执行`jps`。
3. 使用`spark-daemon.sh`查看特定服务，如`bin/spark-daemon.sh list executors` 显示Executor进程。

相关问题

hadoop和spark区别

Hadoop和Spark的shuffle都是用于数据处理的工具，但它们的实现方式和作用有所不同。

Hadoop的shuffle是指将Map阶段的输出结果按照Key进行分组，然后将同一组的数据传输到Reduce节点进行处理。这个过程需要将数据写入磁盘，再从磁盘读取数据，因此效率较低。

Spark的shuffle是指将数据按照Key进行分区，然后将同一分区的数据传输到同一节点进行处理。这个过程可以在内存中完成，因此效率较高。

因此，Hadoop的shuffle适用于大规模数据处理，而Spark的shuffle适用于迭代计算和实时计算等需要高效处理数据的场景。

hadoop和spark的shuffle区别

Hadoop和Spark的shuffle都是用于数据处理的工具，但它们的实现方式和作用有所不同。

Hadoop的shuffle是指将Map阶段的输出结果按照Key进行分组，然后将同一组的数据传输到Reduce节点进行处理。这个过程需要将数据写入磁盘，再从磁盘读取数据，因此效率较低。

Spark的shuffle是指将数据按照Key进行分区，然后将同一分区的数据传输到同一节点进行处理。这个过程可以在内存中完成，因此效率较高。

因此，Hadoop的shuffle适用于大规模数据处理，而Spark的shuffle适用于迭代计算和实时计算等需要高效处理数据的场景。