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spark sql 日志分析

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另外 ， Map的中间结果会登陆到磁盘上，网络I/O和磁盘I/O非常频繁，延迟高，处理效率低，不能充分利用内存 。Map端和Reduce端都需要排序，比较耗时；spark流处理日志登陆可靠吗日志登陆到HDFS要分两种情况:第一种是需要实时处理和登陆的时候前面有卡夫卡，选择spark流处理比较可靠 ， 计算引擎可 。
【spark sql 日志分析】
1、(02MapReduce和Spark有什么异同？1.基本上:a)MapReduce:一个基于磁盘的大数据批处理系统 。B)Spark:基于RDD(弹性分布式数据集)数据处理 ， RDD数据显式存储在磁盘和内存中 。2.在模型中:a)MapReduce:可以处理非常大规模的数据 ， 适用于日志分析mining等长期任务 。
2、Spark接入LogService,从 日志头部开始消费要怎么配置从epreducedk 1 . 4 . 0版本开始 ， 提供了基于DirectAPI的实现方法 。这样可以避免Loghub数据被重复存储在WriteAheadLog中，即在不开启SparkStreaming的WAL特性的情况下实现数据的最少化 。
3、 spark的优点有哪些Spark作为分布式计算引擎的一颗亮星，继承了MapReduce分布式并行计算的优点，改进了MapReduce的明显缺陷 。MapReduce是基于进程的计算 ， 任务调度和启动成本高 。另外，Map的中间结果会登陆到磁盘上 ， 网络I/O和磁盘I/O非常频繁 ， 延迟高，处理效率低，不能充分利用内存 。Map端和Reduce端都需要排序，比较耗时；
4、 sparkstreaming处理 日志落地靠谱吗 日志登陆到HDFS要分两种情况:第一种是需要实时处理和登陆的时候前面有卡夫卡，选择sparkstreaming进行处理比较靠谱 。计算引擎可能有很多影响因素，比如网络，所以处理一定是有快有慢，前面有一层缓存，方便处理，第二个是定时落地，比如按小时落地 。用sparkstreaming不好，加缪更成熟了，小妖精现在可以代替加缪了，但是小妖精还不是很成熟 。

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