三种大数据处理框架比较

今天给大家分享三大数据处理框架比较，其中也会对三种大数据处理框架比较的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

Spark：Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它提供了比Hadoop更快的计算速度和更方便的API。Spark的核心组件是弹性分布式数据集（RDD），它可以在集群中分布式地存储和处理数据。

Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。

（图片来源网络，侵删）

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。

大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

（图片来源网络，侵删）

批处理模式、流计算模式、图计算模式、查询分析计算模式。批处理模式：主要用于处理大规模的静态数据，由于批处理无法实时返回结果，因此对于要求实时性高的场景来说不太适用，常见的批处理框架有MapReduce和Spark。

1、Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark***用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。

2、Hadoop、Flink、Storm。Hadoop：Spark和Hadoop是两种不同的分布式计算系统，解决的问题领域不同。Hadoop主要用于分布式存储和计算，而Spark则主要用于大规模数据集的快速计算和实时分析。

3、storm 是流式处理的老大。速度快即时通讯。淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。

4、Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。

1、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

2、Sqoop Sqoop是一个在Hadoop和联系数据库服务器之间传送数据的东西，便利大量数据的导入导出工作，其支持多种类型的数据存储软件。Sqoop的中心功能为数据的导入和导出。

3、大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据***表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

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