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主流大数据处理框架「菜鸟必看」(大数据处理框架可以分为哪三类系统)

ccwgpt 2024-09-27 07:24 31 浏览 0 评论

Spark 是一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用,也可以独立使用。

官方称,用在内存中时,其速度比MapReduce最多快100倍;用在磁盘上时,其速度比MapReduce最多快10倍。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用,也可以独立使用。

支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

Kinesis 可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序,来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据,如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

Hadoop 是一个开源框架,适合运行在通用硬件,支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集,支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号,它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。

Spark Streaming 实现微批处理,目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用,支持Java、Scala和Python,和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS,Flume,Kafka,Twitter和ZeroMQ,也可以读取自定义数据。

Trident 是对Storm的更高一层的抽象,除了提供一套简单易用的流数据处理API之外,它以batch(一组tuples)为单位进行处理,这样一来,可以使得一些处理更简单和高效。

Flink 于今年跻身Apache顶级开源项目,与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API,是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是,Flink支持增量迭代计算,使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

Samza 出自于LinkedIn,构建在Kafka之上的分布式流计算框架,是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

Storm Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单,显著地降低了实时处理的难度,也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比,Storm最大的优点是毫秒级低延时。

Yahoo S4 (Simple Scalable Streaming System)是一个分布式流计算平台,具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点,程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流(continuous unbounded streams of data)的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白,并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

HaLoop 是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本,其目标是为了高效支持 迭代,递归数据 分析任务,如PageRank,HITs,K-means,sssp等。

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