薪资差一倍!Spark真的那么优于Hadoop吗?
来源:互联网 发布:js 边框 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 00:23
薪资差一倍!Spark真的那么优于Hadoop吗?
这几天在网上看到这么一个问题,贵州的大数据工程师年薪都40万不止?
一下勾起了我的兴趣,今天就来简单分析下,到底是什么原因。贵州如今是大数据之都,而贵州大数据背后是马云的阿里云。
先来看看 马云爸爸的阿里巴巴的级别定义:
•阿里薪资结构:一般是12+1+3=16薪
•年底的奖金为0-6个月薪资,90%人可拿到3个月
看看阿里巴巴大数据工程师的对应薪资年薪。
也就是说做到P7或者P8这个级别就差不多达到年薪40W的范围了。
再来看看,成为阿里的大数据工程师需要具备什么条件:
呵呵,内行的朋友应该看出来了:在阿里,只有存储数据部分仍然依赖Hadoop(分布式文件系统HDFS),而整个数据的分布式处理模块均以来Spark完成。当然,有的朋友会说:这很正常,阿里这种数据规模的企业,Spark可以弥补MapReduce读取100GB的数据或几个TB的数据时的缺陷。但这就可以构成你和40W年薪的差距吗?在这里,我来把Spark的优势彻底说清楚。
什么是Spark?
Spark 是 Apache 高级项目里面较火的大数据处理的计算引擎,包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。
与 Mapreduce 相比,Spark 具备 DAG 执行引擎以及基于内存的多轮迭代计算等优势,在SQL 层面上,比Hive/Pig引入了更多关系数据库的特性,以及内存管理技术。
Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度。本教程涉及Spark基础概念RDD,KeyValueRDD,RDD的常用Transformation和Action操作等。
Spark为何优于 Hadoop
操作更简单
相比MapReduce来讲,Spark操作简单,甚至可以说非常便捷。即使对于一个简单逻辑或算法,MapReduce也需要100行代码;但使用Spark,一个简单逻辑,几行代码就可以完成。这就引出了一个关键因素,叫做用途广泛。许多对于MapReduce来讲不可能完成的机器学习或图表问题的高级算法,都可以由Spark完成。这让Spark的采用率相当高。
MapReduce没有交互模块。尽管Hive和Pig包含命令行接口,这些系统的性能仍然依赖MapReduce。MapReduce对于批处理仍然十分受用。
Spark 在内存中处理数据,而MapReduce却将处理后的数据传送回磁盘。所以Spark将优于MapReduce。
Spark占用大量内存。如果我们运行Spark的同时运行其他占用内存的服务,其性能可能大打折扣。但是,我们可以有把握地说,Spark在迭代处理方面占上风(需要多次传递同一数据)。
运行成本更低
这两者在计算能力、磁盘和网络环境方面的硬件要求都十分相似。内存越大,Spark表现越好。这两者都使用商品服务器。
MapReduce编程费力,市场上这方面的专家并不多。即便有为数不多的Spark专家,但这也仅仅是因为Spark是初创产品。所以学习Spark编程比MapReduce要容易的多。
脱离了Hadoop 的Spark
运行Spark其实并不需要Hadoop的支持。如果我们没有从分布式文件系统(HDFS)中读取数据,Spark也可以自行运行。Spark也可以从诸如S3, Cassandra等其他存储中读写数据。在这种架构下,Spark可在独立模式下运行,并不需要Hadoop 组件的支持。
产品使用快捷
近期研究表明在产品中使用Spark的用户激增。许多用户同时运行Spark和Cassandra, 或者Spark和Hadoop ,又或者在Apche Mesos上运行Spark. 尽管Spark用户数量有所增长,但并没有在大数据社区造成恐慌。MapReduce使用率可能会下降,但具体降幅未知。
许多人预测Spark会促使另一种更优质堆栈的发展。但这种新型堆栈可能会与Hadoop 及其软件包生态系统非常相似。
Spark的最大优点是简洁。但它并不会彻底消灭MapReduce,因为使用MapReduce依然大有人在。即便Spark成为大赢家,除非研发新分布式文件系统,我们将同时使用Hadoop 和Spark处理数据。
——那么“如何去学习SPARK技术呢?别跟我说花1W多去报培训班。”
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选择本课程的三大理由
深入浅出的讲解scala语言的语法和特征,并应用scala语言,讲解spark生态系统下的大数据开发技术。
讲授高阶函数编程,使得你可以在胜任项目中的开发之外,还可以读懂Spark源码,为以后研究Spark架构和自己编写架构奠定扎实的基础。
在Scala语言的基础上,深入理解Spark常用算子和高级算子的使用场景,使得学生在以后的开发过程中能够灵活运用Spark核心技术。
学完有哪些收获
1. 熟练使用Spark, 理解Spark原理,熟知Spark内幕
2. 掌握Spark 2.0新增特性并熟练使用
主讲老师
赵强,Oracle(中国)有限公司原厂高级技术顾问
13年IT行业从业经历,清华大学软件工程专业毕业,曾在摩托罗拉、北电网络、BEA等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问,现任Oracle(中国)有限公司原厂高级技术顾问,在甲骨文公司服务年限已超过10年;大数据专家、Oracle数据库专家和Weblogic中间件专家;受聘于多家知名培训和咨询公司,培训学员已超过万人。
开课时间
2017年12月5日
学习方式
在线直播,共30小时
每周3次(周二、周四晚上20:00-22:00及周日下午14:00-18:00)
直播后提供录制回放视频
可在线反复观看,有效期1年
课程大纲
第一篇:Scala编程语言
Scala基础语法
Scala基础语法(续)
Scala面向对象基础语法
Scala面向对象高级语法
Scala函数式编程
Scala高级函数式编程
Scala高级特性
Scala的Actor编程
第二篇:Spark Core
一、什么是Spark?(官网:http://spark.apache.org)
二、Spark的体系结构与安装部署
三、执行Spark Demo程序
四、Spark运行机制及原理分析
五、Spark的算子
六、Spark RDD的高级算子
七、Spark基础编程案例
第三篇:Spark SQL
一、Spark SQL简介
二、使用DataFrames和Datasets
三、使用Spark SQL操作数据源
四、性能调优
五、Spark SQL案例分析
第四篇:Spark Streaming
一、Spark Streaming课程概述
二、Spark Streaming的原理和DStream的使用
三、Spark Streaming的性能优化
四、集成Spark Streaming
进群查看详细大纲
关于宅客
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