Hadoop的分布式计算框架VS常用分布式计算框架
ccwgpt 2024-10-04 13:44 34 浏览 0 评论
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，现在我们已经把那些超大文件划分成数据块，做了备份并且存储在集群中的节点上了，整个集群中有的机器扮演着管理者，是namenode的角色，是客户端访问Hadoop平台的入口，也负责维护HDFS的高可用性和容错性。而有些机器则是工作者，是datanode的角色，负责存储数据块，向namenode上报自己都存储了哪些数据块。
有了分布式存储的文件系统，分布式计算也是数据挖掘，大数据上的必备神器。针对不同的需求出现了下面几种分布式计算框架。
MR(Map-Reduce)主要负责离线计算，一般处理的数据量特别大，对实时性要求不高，不要求很快就会计算出结果，MR的输入就是HDFS文件系统中的数据块。
优点：
大规模处理数据，隐藏细节，能够自动并行化，负载均衡和容错机制。
伸缩性好，可以增加集群中的机器，对MR的计算影响很小。
缺点：
实时性差，响应缓慢，不能快速得出计算结果，延迟大。
Storm一种流式分布式计算框架，用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域，主要针对的是Hadoop延迟大，响应缓慢，运维复杂而提出的分布式计算框架。
优点：
实时性高，延迟低，并且和MR一样具备分布式，可扩展，容错性高等优点。
缺点：
数据入口的设置比较困难，在考虑如何在流中保存状态，还需要考虑如何将大数据放到分布式平台上去跑，Storm还不是一个完整的解决方案。
Spark基于内存的分布式计算框架，能够快速得到结果。它将中间数据放到内存中，迭代效率更高，反复操作的次数越多，并且读取的数据量越大，那么因为它把中间结果放到了内存中，迭代起来更快，计算效率越高。
优点：
Spark最大的优点在于速度，Spark将很多操作都保存在内存中，在高级数据处理上要比Hadoop表现优异。
缺点：
目前还没有发现Spark的缺点。
虽然Hadoop主要以MR为分布式计算框架，并且有了升级版的MR--Yarn，但现在Spark已经和Hadoop进行了结合，Spark可以直接读写Hadoop的分布式文件系统HDFS，在数据仓库上Spark也借用了Hive,基本上已经实现了兼容。
Map-Reduce中的Map为映射，而Reduce则是针对Map处理后的结果进行化简。这里涉及到Map-Reduce的一个问题:Map-Reduce是如何解决数据负载和数据均衡问题的？先给大家放张图，下篇文章将从Map-Reduce的工作原理上来阐述这个问题。
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