大数据技术培训课程：主流大数据技术框架解析

在大数据不断新增的当下，实现对于大规模的数据的处理，主要依靠的就是大数据技术框架，而主流的技术框架，也在随着大数据处理需求的变化不断迭代更新。今天，我们就从大数据技术培训课程的角度，来聊聊几大主流的大数据技术框架。

在大数据领域，主流的技术框架到如今已经经历了至少三代的更迭，在大数据技术框架的学习当中，对于各个阶段的代表性技术框架，都需要有所掌握。


Hadoop

Hadoop是离线计算的代表性框架，基于分布式架构，对于PB级别的数据，都能实现高效的处理。在Hadoop当中，HDFS负责分布式存储，MapReduce负责分布式计算，Yarn负责资源调度，共同完成分布式离线计算任务。

Hadoop系统框架，经济高效，支持高吞吐量，提供多语言支持，同时还具备高可伸缩性、高容错能力、高可用性。Amazon，Adobe，阿里巴巴，EBay和Facebook等企业，都有使用Hadoop。

Spark

Spark是第二代计算框架的代表，是具有改进的数据流处理的批处理框架。引进核心概念RDD，基于内存进行计算和处理优化，保证了集群计算的高性能。Spark既可以独立使用，也可以基于Hadoop集群进行工作，在计算性能上两者互为补充。

Spark可以作为独立的集群与功能强大的存储层一起使用，比如说与Hadoop的集成，就是借助于分布式文件系统HDFS，以及资源调度工具Yarn，实现高效率的准实时数据处理。但是Spark并非是真正意义上的流计算引擎。

Storm

Storm才能算是真正意义上的流计算引擎了，专注大规模实时数据流的处理，其系统优势主要是可伸缩性和停机后的迅速恢复能力，Storm拥有比Spark更好的延迟性能，但是吞吐量却表现不佳，因此应用场景有限。

Flink

Flink作为新一代的流计算引擎，在流处理和批处理上，计算性能都得到认可。低延迟、高吞吐量、容错、逐项输入，且与Hadoop有很好的兼容性，因此受到广泛的青睐。在国内，阿里巴巴是Flink的忠实拥护者。

从大数据技术培训课程的角度来说，主流的几个大数据技术框架，其实都不能完美地解决大数据的所有需求，更多还是协同开发，各取所长，共同完成实际需求任务。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！