spark有哪些组件？
ApacheSpark是一个快速而通用的分布式计算引擎，用于大规模数据处理和分析。Spark提供了一系列核心组件和相关工具，用于构建分布式数据处理应用。下面是Spark的一些主要组件：1.SparkC
spark和mapreduce的区别有哪些？
数据处理方式：Spark支持多种数据处理方式，如批处理、流处理和机器学习等，而MapReduce主要用于批处理。
hadoop和spark哪个好
Hadoop是一个比较成熟和稳定的分布式计算框架，它具有良好的可扩展性、容错性和数据安全性。Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，它们能够支持海量数据的存储和处理，以及大规模的集群部署。Hadoop还提供了一些周边工具和生态系统，如Pig、Hive、HBase等，可以进行数据查询、数据仓库和数据管理等工作
spark是什么意思
Spark还支持基于内存的迭代计算模型，可以在多个节点之间进行数据共享和通信，从而大大提高了计算速度和吞吐量。由于其灵活性和高性能，Spark被广泛用于各种大规模数据处理场景，包括机器学习、数据挖掘、图形处理、日志分析等。
Flink Spark on Yarn 分布式日志收集问题
对于Flink，Spark在Yarn上提交的LongTime Job(比如一个批处理作业要运行几个小时或者本身就是实时作业)，其作业的运行日志我们不能等到作业结束后，通过Yarn日志聚合后查看，我们希望作业提交后就能够马上看到运行日志(这里注意，你的作业被调度到集群的各个计算节点中，比如你的集群有100个节点，你的作业可能被调度到几十个个节点中)，如何能够实时方面的查看所有节点产生的日志呢？
