大数据处理培训：大数据处理系统框架如何选择

大批量的数据要实现数据分析和处理，依赖于大数据处理系统框架，而主流的系统框架不少，在面对实际的数据处理需求时，需要根据实际的状况来判断，选择更优的解决档案。今天的大数据处理培训课程分享，我们来聊聊大数据处理系统框架如何选择。

通常来说，大数据处理遵循一定的流程，首先接入数据到系统中，然后将数据持久化到存储系统，接着计算和分析数据，然后展示结果（可视化），在这个流程当中的不同环节，都需要大数据技术框架的支持。


大数据处理框架的选择，我们可以从两个角度来理解——

一、对于初学者

由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用，因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。虽然MapReduce因为性能原因以后的应用会越来越少，但是YARN和HDFS依然作为其他框架的基础组件被大量使用（比如HBase依赖于HDFS，YARN可以为Spark、Samza等框架提供资源管理）。学习Hadoop可以为以后的进阶打下基础。

接着，Apache Spark在目前的企业应用中应该是当之无愧的王者。在批处理领域，虽然Spark与MapReduce的市场占有率不相上下，但Spark稳定上升，而MapReduce却稳定下降。而在流处理领域，Spark Streaming与另一大流处理系统Apache Storm共同占据了大部分市场。

除了可用于批处理和流处理系统，Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习。Spark在未来几年内仍然会是大数据处理的主流框架，推荐同学们认真学习。

另一个作为混合处理框架的Apache Flink则潜力无限，被称作“下一代数据处理框架”，如果Flink能在商业应用上有突出表现，则可能挑战Spark的地位。

二、对于企业应用

如果企业中只需要批处理工作，并且对时间并不敏感，那么可以使用成本较其他解决方案更低的Hadoop集群。

如果企业仅进行流处理，并且对低延迟有着较高要求，Storm更加适合，如果对延迟不非常敏感，可以使用Spark Streaming。

如果需要同时兼顾批处理与流处理任务，那么Spark是一个很好的选择。而Flink提供了真正的流处理能力并且同样具备批处理能力，但目前还在探索当中，后续的发展有待进一步观察。

关于大数据处理培训，大数据处理系统框架如何选择，以上就是给大家分享的一些知识点了。大数据培训学习当中，对大数据系统框架的学习是重点，也是大家学习的难点，需要多上心才行。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！