2分钟读懂Hadoop和Spark的异同

解决问题的层面不一样

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

两者可合可分

Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。

相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。

诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

找到菜单 window → Show View → Servers，打开Servers视图标签，部署的Tomcat 服务 在这个服务上右击，选择“Add Deployment”在新打开的对话框中，有一个Project项，选择要部署的项目点击“Finish”完成部署这样项目就部署到Tomcat里面去了

Spark的端口总结

Master节点的web端口是8080,work节点的web端口是8081

spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口（比如:Tomcat）时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1,也可以自行设置,修改方法:

1、cd $SPARK_HOME/sbin

2、vi start-mastersh

if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 #可以修改端口号

fi

8080端口:master WEB端口

8081端口:work WEB端口

7077端口:

master通信端口

18080端口:spark历史服务器端口

相关配置：

conf目录下

cp spark-defaultsconftemplate spark-defaultsconf

编辑spark-defaultsconf这个文件

编辑spark-envsh文件

使用sbin/start-history-serversh脚本启动

启动日志:

执行spark任务

启动日志：

Web界面

4040端口:

23  Spark当前执行的任务页面查看端口4040（例如：使用spark-shell启动spark，此时的任务可以在4040端口页面查看），如果任务结束了4040端口页面不能访问

默认是4040，我改配置改了下

在windows中spark的本地模式如何配置

1、在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)。

2、肯定第一步是配置spark环境：包括linux系统的安装，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安装与环境变量设置。虽说简单，但对于初学者说，尤其是没有使用过linux系统的，还是有些挑战。其中遗漏一些细节问题，都会出错。

3、Spark on Yarn模式 备注：Yarn的连接信息在Hadoop客户端的配置文件中指定。通过spark-envsh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。

4、最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。

打开代号spark应用程序。 点击底部的“我”选项卡。 在个人资料页面上，找到“邀请好友”选项。 选择您要使用的邀请方式：通过电话短信、电子邮件或复制链接发送邀请。

在该平台上搜索代号Spark的账号。你可以在搜索栏中输入代号Spark的名字或账号名来查找他/她。 找到代号Spark的账号后，进入他/她的个人主页。在个人主页上，你可以找到添加好友的按钮或链接。

代号spark服务器到7个使用专门的集群管理工具。如ApacheMesos、ApacheHadoopYARN或Kubernetes，来管理这些服务器，这些工具可以帮助自动化任务调度、资源分配和监控，确保服务器资源的最佳利用。

具体方法如下： 打开Spark游戏客户端，在主界面点击右上角的“设置”按钮。 在设置界面中选择“账户”。 点击“退出当前账号”。 回到Spark主界面，选择“游客登录”。

：使用游客账号登录游戏，确认当前角色为游客账号对应角色。2：在游戏中切换或退出到账号登录界面。3：在游客账号登录界面直接点击注册账号，注册一个全新的VIVO账号后，即可将原游客信息与该VIVO账号绑定。

绝地求生未来之役有两个游客账号换号在打大厅里面点设置更换重新就可以了，绝地求生未来之役依旧采用原来的吃鸡模式。

首先，打开游戏《原神》。然后，在游戏主界面下方选择“设置”。进入设置界面后，在右上角找到“账号管理”选项，点击进入。选择“切换账号”。

用游客身份进入游戏，切换帐号之后会导致你的角色消失，可以按照下面的步骤：首先是登录常见问题，先按游客登录游戏。选择了游客登录之后之后若已经进入游戏，则可以点击设置，选择用户中心进入之后点击“绑定游戏帐号”。

首先在手机上打开刺激战场游戏，然后完成游客登录。进入游戏主界面后，点击该界面右下角的设置按钮。然后进入游戏的设置界面，点击左下角的退出登录按钮。接着弹出一个退出登录提示，点击确定就可以了。

代号spark炼钢炉在建造菜单中。代号spark游戏内可以通过升级解锁炼钢炉，然后在建造菜单中显示。用炼钢炉可消耗材料以制造钢锭。在部分据点内，炼钢炉作为公共设施，任何人都可使用。

它的操作步骤如下：根据游戏《代号：Spark》官方资料显示，选择一个铁匠铺或熔炉，这些地方通常可以在城镇或村庄中找到。将精铁矿石放入熔炉或铁匠铺中，并添加煤炭或木炭作为燃料。

首先，检查程序是否有错误或者代码是否有Bug，并进行修复。其次，检查计算机的内存是否充足，内存不足，可以通过关闭一些程序或者扩充内存的方式来解决。

自我解脱需要从自身的心态和状态入手，需要一定的时间和努力才能实现。2 首先，代号spark可以通过调整自己的工作和生活方式，减轻负担，缓解压力，以达到更好的心态和状态。

熔炉制造。根据查询代号spark游戏官网得知，代号Spark炼钢炉可以使用熔炉制造。代号Spark官网版是一个可玩性超高的开放世界生存竞技手游。

学习Spark的相关技术、安装和配置Spark。学习Spark的相关技术：包括Spark的核心概念、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX等技术。安装和配置Spark：下载并安装Spark，进行相关配置，在本地运行Spark应用程序。

代码提交

代码提交一般有五个步骤：

1查看目前代码的修改状态

2查看代码修改内容

3暂存需要提交的文件

4提交已暂存的文件

5同步到服务器

1 查看目前代码的修改状态

提交代码之前，首先应该检查目前所做的修改，运行git status命令

a) 已暂存 （changes to be committed）

new file //表示新建文件

modified //表示修改文件

deleted //表示删除文件

b) 已修改 （changed but not updated）

modified //表示修改文件

deleted //表示删除文件

另外，git 给出了可能需要的操作命令，git add/rm, gitcheckout --

c) 未跟踪 （untracked files）

2 查看代码修改的内容

git diff <file>

比较某文件与最近提交节点的差异。

注意：如果该文件已暂存，那么应该使用git diff –cached<file>

git diff <hashcode> <hashcode> <file>

比较某文件在提交节点a，节点b的差异。

技巧：如果省略后面一个hashcode，则默认表示与上一提交节点比较。（也可以利用^运算符）

3 暂存需要提交的文件

如果是新建的文件

则git add <file>

如果是修改的文件

则git add <file>

如果是删除的文件

则 git rm <file>

4 提交已暂存的文件

git commit

注意注释填写规范。

git commit --amend

修改最近一次提交。有时候如果提交注释书写有误或者漏提文件，可以使用此命令。

5 同步到服务器

同步到服务器前先需要将服务器代码同步到本地

命令： git pull

如果执行失败，就按照提示还原有冲突的文件，然后再次尝试同步。

命令：git checkout -- <有冲突的文件路径>

同步到服务器

命令： git push origin <本地分支名>

如果执行失败，一般是没有将服务器代码同步到本地导致的，先执行上面的git pull命令。

我的服务器用的是小鸟云的，访问很流畅，性能稳定。