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大数据5大框架:主流大数据框架对比分析

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-03 17:42
在大数据处理平台上的选择上,主流的大数据框架其实不少,但是在实际的大数据平台开发当中,需要根据企业的实际需求来选择合适的大数据框架,不同的技术框架,在处理数据上各有优缺点,下面我们就来看看大数据5大框架的技术对比分析。

大数据5大框架

目前市面上可用的大数据框架不少,包括Hadoop、Spark、Storm、Flink、Samza、Presto等,这里我们选取大数据5大框架来一一对比。

Apache Hadoop

Hadoop使用Java语言开发,作为开源项目,已经发展成为一个相对成熟完备的大数据处理框架系统。依靠Hadoop搭建的大数据集群,可以实现跨集群环境的批处理数据处理和数据存储服务。Hadoop具有高可靠性和高扩展性,通过分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce以及Yarn的资源调度,实现高效率的数据处理。

Apache Spark

对于Hadoop框架,Spark框架也是分布式计算框架,具有改进的数据流处理的批处理框架。Spark框架,基于内存计算及处理优化,保证了集群计算的效率。Spark可以作为独立的集群与功能强大的存储层一起使用,也可以与Hadoop进行一致的集成。它也支持一些流行的语言,例如Python,R,Java和Scala。

Apache Storm

Storm也是在Hadoop之后产生的数据处理框架,专注于处理巨大的实时数据流,具有强大的可伸缩性和停机恢复能力。Storm的组件,Tuple支持序列化的关键数据表示元素,Stream在Tuple中合并了命名字段的方案。Bolt(数据处理器)和Topology(拓扑),这是一整套元素及其相关描述。所有这些元素组合,可以实现监督大量的非结构化数据流。

Apache Flink

Flink也是开源框架,主要适用于批处理和流数据处理,在集群环境当中,低延迟,高吞吐量,容错性高,与Hadoop的兼容性极佳。并且,相比Hadoop自身的MapReduce计算框架,Flink理论上可以实现快100倍的数据处理速度。

Apache Samza

Samza是与Kafka共同开发的大数据系统,Kafka提供数据服务,缓冲和容错能力,两者结合起来,用于快速单级处理数据。Samza在数据处理过程中,保存了局部状态,因此具有更高的容错能力。基于Hadoop集群的Yarn,可以实现很好的资源调度和系统效率提升。

以上就是关于大数据5大框架的对比介绍了。在大数据处理框架的选择上,没有一个框架可以满足所有的业务需求,只能根据实际需求来进行调整。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发2020春季班即将开班,课程详情可联系客服了解!
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