四川大数据分析培训班：大数据分析处理框架解析

提起大数据，不敢说全民皆知，但是可以说，大数据已经在各行各业展露头角，短短几年的时间，大数据的价值就已经得到了广泛的认可，企业重视大数据已经成为普遍的共识。而对大数据价值的挖掘应用，离不开大数据分析师的帮助，今天我们的四川大数据分析培训班分享，我们来聊聊大数据分析处理的几个框架。

大数据分析处理的需求，是随着大数据的发展而变化的，早期的主要需求是大批量数据的处理，所有有了Hadoop的框架，而随着实时数据处理需求的增长，又有了Spark、Storm等框架，以满足新的数据处理需求。


传统的批处理框架，在面对实时处理需求时，是很难高效地完成任务的，因而有了后来的流处理框架。

Spark是基于内存的大数据综合处理引擎，具有优秀的作业调度机制和快速的分布式计算能力，使其能够更加高效地进行迭代计算，因此Spark能够在一定程度上实现大数据的流式处理。

Spark Streaming是Spark上的一个流式处理框架，可以面向海量数据实现高吞吐量、高容错的实时计算。Spark Streaming支持多种类型数据源，包括Kafka、Flume、trwitter、zeroMQ、Kinesis以及TCP sockets等。

Spark Streaming实时接收数据流，并按照一定的时间间隔将连续的数据流拆分成一批批离散的数据集；然后应用诸如map、reduce、join和window等丰富的API进行复杂的数据处理；最后提交给Spark引擎进行运算，得到批量结果数据，因此其也被称为准实时处理系统。

Spark Streaming最低0.5~2s做一次处理（而Storm最快可达0.1s），在实时性和容错方面不如Storm。然而Spark Streaming的集成性非常好，通过RDD不仅能够与Spark上的所有组件无缝衔接共享数据，还能非常容易地与Kafka、Flume等分布式日志收集框架进行集成；同时Spark Streaming的吞吐量非常高，远远优于Storm的吞吐量。

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