五種主流的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架是什么

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Hadoop框架

提起大數(shù)據(jù)，第一個(gè)想起的肯定是Hadoop，因?yàn)镠adoop是目前世界上應(yīng)用最廣泛的大數(shù)據(jù)工具，他憑借極高的容錯(cuò)率和極低的硬件價(jià)格，在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)上風(fēng)生水起。Hadoop還是第一個(gè)在開源社區(qū)上引發(fā)高度關(guān)注的批處理框架，他提出的Map和Reduce的計(jì)算模式簡(jiǎn)潔而優(yōu)雅。迄今為止，Hadoop已經(jīng)成為了一個(gè)廣闊的生態(tài)圈，實(shí)現(xiàn)了大量算法和組件。由于Hadoop的計(jì)算任務(wù)需要在集群的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上多次讀寫，因此在速度上會(huì)稍顯劣勢(shì)，但是其吞吐量也同樣是其他框架所不能匹敵的。

Storm框架
與Hadoop的批處理模式不同，Storm采用的是流計(jì)算框架，由Twitter開源并且托管在GitHub上。與Hadoop類似的是，Storm也提出了兩個(gè)計(jì)算角色，分別為Spout和Bolt。如果說Hadoop是水桶，只能一桶一桶的去井里扛，那么Storm就是水龍頭，只要打開就可以源源不斷的出水。Storm支持的語言也比較多，Java、Ruby、Python等語言都能很好的支持。由于Storm是流計(jì)算框架，因此使用的是內(nèi)存，延遲上有極大的優(yōu)勢(shì)，但是Storm不會(huì)持久化數(shù)據(jù)。

Samza框架
Smaza也是一種流計(jì)算框架，但他目前只支持JVM語言，靈活度上略顯不足，并且Samza必須和Kafka共同使用。但是響應(yīng)的，其也繼承了Kafka的低延時(shí)、分區(qū)、避免回壓等優(yōu)勢(shì)。對(duì)于已經(jīng)有Hadoop+Kafka工作環(huán)境的團(tuán)隊(duì)來說，Samza是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，并且Samza在多個(gè)團(tuán)隊(duì)使用的時(shí)候能體現(xiàn)良好的性能。

Spark框架
Spark屬于前兩種框架形式的集合體，是一種混合式的計(jì)算框架。它既有自帶的實(shí)時(shí)流處理工具，也可以和Hadoop集成，代替其中的MapReduce，甚至Spark還可以單獨(dú)拿出來部署集群，但是還得借助HDFS等分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。Spark的強(qiáng)大之處在于其運(yùn)算速度，與Storm類似，Spark也是基于內(nèi)存的，并且在內(nèi)存滿負(fù)載的時(shí)候，硬盤也能運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果表示，Spark的速度大約為Hadoop的一百倍，并且其成本可能比Hadoop更低。但是Spark目前還沒有像Hadoop哪有擁有上萬級(jí)別的集群，因此現(xiàn)階段的Spark和Hadoop搭配起來使用更加合適。

Flink框架
Flink也是一種混合式的計(jì)算框架，但是在設(shè)計(jì)初始，F(xiàn)ink的側(cè)重點(diǎn)在于處理流式數(shù)據(jù)，這與Spark的設(shè)計(jì)初衷恰恰相反，而在市場(chǎng)需求的驅(qū)使下，兩者都在朝著更多的兼容性發(fā)展。Flink目前不是很成熟，更多情況下Flink還是起到一個(gè)借鑒的作用。

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