Hadoop与Spark在K-means聚类性能深度对比

本文将对比分析Hadoop和Spark在执行K-means聚类算法时的性能。实验场景中，作者使用了一组自动生成的三维数据，数据围绕正方形的八个顶点分布，每个数据点作为一个vector存储在HDFS的block中。首先，数据被读取到内存并转换为RDD，每个block内的数据通过map操作提取出vector对应的类号，形成一个新的键值对RDD，键为类号，值为包含vector和权重1的元组。 在执行reduce操作之前，为了减少输出的键值对数量，对每个新的RDD进行了combine操作，计算每个类别的中心点。这样，每个RDD的结果只保留最多K个类别的中心。整个过程涉及大量的数据处理，总共160个任务，每个任务占用64MB内存，总数据量达到10GB。Spark利用了32个CPU核心和18.9GB的内存，每个机器平均内存消耗为4.5GB，包括原始数据和中间计算结果。 实验结果显示，Spark在处理这些数据时表现出较高的效率，整个K-means算法的运行时间仅为0.505246194秒。最后，得到了各个类别的中心点，例如类5的中心为(13.997101228817169, 9.208875044622895, -2.494072457488311)等。这次性能对比突显了Spark在大数据处理中的优势，尤其是在实时性和内存管理方面，使得它成为大数据分析和处理的首选工具之一。对于大数据工程师来说，了解这些性能差异有助于在实际项目中选择合适的框架来优化计算性能。