大数据的框架有哪些内容？大数据框架Hadoop简介
作者：张老师 浏览次数： 2020-01-13 11:50
在大数据的处理上，起到关键性作用的就是大数据框架，通过大数据系统框架，实现对大规模数据的整合处理。目前市面上可用的大数据框架很多，包括Hadoop，Spark，Storm等，这些框架都可以基于Hadoop进行数据处理任务，下面我们来详细了解一下。
首先，从Hadoop开始说起，Hadoop基于Java语言开发，通过搭建计算机集群来实现数据存储和数据处理任务，Hadoop框架当中最主要的单个组件，就是HDFS、MapReduce以及Yarn。
在大数据处理环节当中，HDFS负责数据存储，MapReduce负责数据计算，Yarn负责资源调度。基于这三个核心组件，Hadoop可以实现对大规模数据的高效处理，同时Hadoop出色的故障处理机制，支持高可伸缩性，容错能力，具有高可用性，更适合大数据平台研发。
但是Hadoop存在比较大的一个局限就是，处理数据主要是离线处理，对于大规模离线数据处理很有一套，但是对于时效性要求很高的数据处理任务，不能实现很好的完成。
基于Hadoop在实时数据处理上的局限，Spark框架应运而生，具有改进的数据流处理的批处理框架，通过内存计算，实现对大批量实时数据的处理，基于Hadoop架构，弥补了Hadoop在实时数据处理上的不足。
但是Spark框架同样存在一些弊端，例如设置和实现的复杂性，语言支持限制等。
Spark之后，Storm框架成为另一个受到关注的大数据处理框架解决方案。 Storm是专注于处理实时数据流的引擎，具有强大的可伸缩性和停机后的迅速恢复能力，可以通过Java，Python，Ruby等多语言来实现。
同样的，Storm框架也并非完美，Storm提供了比Spark更好的延迟，但是在数据吞吐量上由存在不足。
于是又出现了Flink，Flink同样适用于批处理和流数据处理，在集群环境下进行数据处理具有很大的优势，理论上比Hadoop自带的MapReduce处理数据的速度快100倍。
关于大数据的框架有哪些内容，相信大家看完就会发现，大数据处理的框架是一直在不断更新优化的，没有哪一种结构能够实现对大数据的完美处理，在真正的大数据平台开发上，需要根据企业的实际需求结合来考量。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，专业大数据课程培训，大数据开发2020春季班即将开班，详情可联系客服了解！
首先，从Hadoop开始说起，Hadoop基于Java语言开发，通过搭建计算机集群来实现数据存储和数据处理任务，Hadoop框架当中最主要的单个组件，就是HDFS、MapReduce以及Yarn。
在大数据处理环节当中，HDFS负责数据存储，MapReduce负责数据计算，Yarn负责资源调度。基于这三个核心组件，Hadoop可以实现对大规模数据的高效处理，同时Hadoop出色的故障处理机制，支持高可伸缩性，容错能力，具有高可用性，更适合大数据平台研发。
但是Hadoop存在比较大的一个局限就是，处理数据主要是离线处理，对于大规模离线数据处理很有一套，但是对于时效性要求很高的数据处理任务，不能实现很好的完成。
基于Hadoop在实时数据处理上的局限，Spark框架应运而生，具有改进的数据流处理的批处理框架，通过内存计算，实现对大批量实时数据的处理，基于Hadoop架构，弥补了Hadoop在实时数据处理上的不足。
但是Spark框架同样存在一些弊端，例如设置和实现的复杂性，语言支持限制等。
Spark之后，Storm框架成为另一个受到关注的大数据处理框架解决方案。 Storm是专注于处理实时数据流的引擎，具有强大的可伸缩性和停机后的迅速恢复能力，可以通过Java，Python，Ruby等多语言来实现。
同样的，Storm框架也并非完美，Storm提供了比Spark更好的延迟，但是在数据吞吐量上由存在不足。
于是又出现了Flink，Flink同样适用于批处理和流数据处理，在集群环境下进行数据处理具有很大的优势，理论上比Hadoop自带的MapReduce处理数据的速度快100倍。
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