spark底层是mapreduce嘛
时间: 2023-08-12 09:06:35 浏览: 50
在早期版本的Apache Spark中,其底层确实使用了MapReduce作为执行引擎。然而,自Spark 2.0版本开始,Spark引入了自己的执行引擎,称为Spark Core。Spark Core引擎使用了一种名为Resilient Distributed Datasets(RDDs)的数据结构,它允许Spark在内存中高效地进行分布式计算。相比于MapReduce,Spark提供了更高级的抽象和更丰富的功能,如支持多种操作(例如map、reduce、filter、join等)和更复杂的数据流处理。
虽然Spark不再依赖于MapReduce作为底层执行引擎,但它仍然可以与Hadoop集群集成,利用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和资源管理器(如YARN)来访问和管理数据。因此,Spark可以与Hadoop生态系统中的其他组件(如Hive、HBase等)无缝集成,以便进行更广泛的数据处理和分析任务。
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hivesql底层是mapreduce嘛
在早期版本的Hive中,它的底层执行引擎是MapReduce。Hive将用户通过HiveQL编写的SQL-like查询转化为一系列的MapReduce任务来处理数据。这种基于MapReduce的执行模型在Hadoop生态系统中被广泛使用。
然而,随着时间的推移,Hive也引入了其他的执行引擎来提高性能和扩展性。例如,Apache Tez是一种更高级的执行引擎,它可以替代MapReduce来执行Hive查询。Tez通过优化查询计划和任务调度,提供了更高效的查询执行。
除了Tez之外,Hive还支持其他的执行引擎,如Apache Spark和Apache Flink。这些引擎可以与Hive集成,提供更快速和交互式的查询体验。
因此,尽管Hive最初是建立在MapReduce之上的,但它已经演变为支持多种执行引擎的数据仓库系统,以满足不同的性能和需求。
Spark SQL架构与Hive架构相比,把底层的MapReduce执行引擎更改为Spark,Spark SQL快速的计算效率得益于
Spark SQL快速计算的效率得益于以下几方面原因:
1. 内存计算:Spark SQL采用内存计算,利用Spark的内存计算框架和分布式缓存技术,可以将计算结果存储在内存中,避免了频繁的I/O操作,大大提高了计算性能和效率。
2. 优化器和代码生成器:Spark SQL在查询优化阶段采用了多种优化技术,如谓词下推、列剪枝、Join重排序等技术,以减少数据的传输和计算量。同时,Spark SQL还支持代码生成器,可以将上述优化转化为高效的Java代码,进一步提高计算性能。
3. 数据格式和存储:Spark SQL支持多种数据格式和存储方式,如Parquet、ORC、Avro等,这些格式和存储方式都具有高效的压缩和编码技术,可以减少数据的传输和存储成本,提高计算性能和效率。
4. 并行计算:Spark SQL采用分布式计算模型,可以将数据划分为多个分区,同时在每个节点上进行并行计算,大大提高了计算性能和效率。而Hive则是基于Hadoop MapReduce计算引擎,计算效率相对较低。
因此,相比Hive架构,Spark SQL的计算效率更高,能够更快速地处理大规模数据。