[[312742]]

市場上有許多可用的框架。其中一些更受歡迎，例如Spark，Hadoop，Hive和Storm。Presto在效用指數(shù)上得分很高，而Flink具有巨大的潛力。另外還有一些需要提及的其他內(nèi)容，例如Samza，Impala，Apache Pig等。在這里，我們將討論其中的一些。

1. Apache Hadoop

Hadoop是基于Java的平臺(tái)。這是一個(gè)開放源代碼框架，可跨集群排列的一組硬件機(jī)器提供批處理數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。Hadoop同樣適用于可靠，可擴(kuò)展和分布式的計(jì)算。但是，它也可以用作通用文件存儲(chǔ)。它可以存儲(chǔ)和處理PB的信息。Hadoop由三個(gè)主要組件組成。

• HDFS文件系統(tǒng)-負(fù)責(zé)Hadoop集群中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ);
• MapReduce系統(tǒng)-用于處理集群中的大量數(shù)據(jù);
• YARN-它是處理資源管理的核心。

優(yōu)點(diǎn)

它提供了經(jīng)濟(jì)高效的解決方案，高吞吐量，多語言支持以及與大數(shù)據(jù)服務(wù)中大多數(shù)新興技術(shù)的兼容性。還通過出色的故障處理機(jī)制支持高可伸縮性，容錯(cuò)能力，更適合研發(fā)，高可用性。

缺點(diǎn)

它包含安全漏洞的漏洞，不執(zhí)行內(nèi)存中的計(jì)算，因此會(huì)遭受處理開銷，不適用于流處理和實(shí)時(shí)處理，這是處理大量小文件的問題。

像Amazon，Adobe，AOL，阿里巴巴，EBay和Facebook這樣的組織也使用Hadoop。

2. Apache Spark

Spark框架由加利福尼亞大學(xué)伯克利分校成立。它是具有改進(jìn)的數(shù)據(jù)流處理的批處理框架。借助完整的內(nèi)存計(jì)算以及處理優(yōu)化，它保證了極其快速的集群計(jì)算系統(tǒng)。

Spark框架由五層組成。

• HDFS和HBASE：它們構(gòu)成了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的第一層。
• YARN和Mesos：它們形成資源管理層。
• 核心引擎：這形成了第三層。
• 庫：構(gòu)成第四層，其中包含用于流查詢處理時(shí)的SQL查詢的Spark SQL，用于處理圖形數(shù)據(jù)的GraphX和Spark R實(shí)用程序以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的MLlib。
• 第五層包含一個(gè)應(yīng)用程序接口，例如Java或Scala。

Spark可以作為獨(dú)立的集群與功能強(qiáng)大的存儲(chǔ)層一起使用，也可以與Hadoop進(jìn)行一致的集成。它也支持一些流行的語言，例如Python，R，Java和Scala。

優(yōu)點(diǎn)

• 速度
• 使用方便
• 進(jìn)階分析
• 自然動(dòng)態(tài)
• 多種語言
• Apache Spark功能強(qiáng)大
• 增加對(duì)大數(shù)據(jù)的訪問
• 對(duì)Spark開發(fā)人員的需求
• 開源社區(qū)

缺點(diǎn)

Spark帶來了一些弊端，例如設(shè)置和實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性，語言支持限制，而不是真正的流引擎。

3.Apache Storm

Apache Storm是另一個(gè)引人注目的解決方案，專注于處理巨大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。Storm的主要亮點(diǎn)是可伸縮性和停機(jī)后的迅速恢復(fù)能力。您可以在Java，Python，Ruby和Fancy的幫助下使用此解決方案。Storm包含一些使其在本質(zhì)上與模擬產(chǎn)品不同的組件。第一個(gè)是Tuple，它是支持序列化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)表示元素。然后是Stream，它在Tuple中合并了命名字段的方案。Spout從外部源獲取數(shù)據(jù)，從它們中形成元組，然后將它們發(fā)送到Stream。另外還有Bolt(數(shù)據(jù)處理器)和Topology(拓?fù)?，這是一整套元素及其相關(guān)描述。將所有這些元素組合在一起，可以幫助工程師監(jiān)督大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流。

談到性能，Storm提供了比Flink和Spark更好的延遲。盡管如此，它的吞吐量卻更糟。最近，Twitter移至另一個(gè)框架Heron。Yelp，Yahoo !、阿里巴巴等大型組織尚未利用Storm。到2020年，它將擁有龐大的客戶群和支持。

4. Apache Flink

Apache Flink是一個(gè)開源框架，同樣適用于批處理和流數(shù)據(jù)處理。它最適合于集群環(huán)境。該框架基于轉(zhuǎn)換–流概念。它也是大數(shù)據(jù)的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。

Flink框架由多層組成-

• 部署層
• 運(yùn)行層
• 圖書館層

優(yōu)點(diǎn)

低延遲，高吞吐量，容錯(cuò)，逐項(xiàng)輸入，批處理輕松以及流數(shù)據(jù)處理，與Hadoop的兼容性。

缺點(diǎn)

很少有可伸縮性問題。

5. Presto

Presto是最適合較小數(shù)據(jù)集的開源分布式SQL工具。Presto配備了協(xié)調(diào)員以及各種工人。當(dāng)客戶提交查詢時(shí)，將對(duì)這些查詢進(jìn)行解析，分析，計(jì)劃執(zhí)行并分配給協(xié)調(diào)員在工作人員之間進(jìn)行處理。

優(yōu)點(diǎn)

• 即使并發(fā)查詢工作量增加，查詢降級(jí)最少。
• 它的查詢執(zhí)行速度比Hive快三倍。
• 易于添加圖像和嵌入鏈接。
• 高度用戶友好。

缺點(diǎn)

可靠性問題

6. Samza

Apache Samza是有狀態(tài)的流，準(zhǔn)備與Kafka共同開發(fā)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。Kafka提供數(shù)據(jù)服務(wù)，緩沖和容錯(cuò)能力。兩者結(jié)合起來被提議用于需要快速單級(jí)處理的地方。使用Kafka，可以以低延遲使用它。Samza還在處理過程中保存了局部狀態(tài)，從而提供了更多的容錯(cuò)能力。它是為Kappa體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的，但可以在其他體系結(jié)構(gòu)中使用。Samza使用YARN來安排資源。因此，它需要一個(gè)Hadoop集群才能工作，這意味著您可以依賴YARN提供的亮點(diǎn)。這個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架是為Linkedin開發(fā)的，也被eBay和TripAdvisor使用，以進(jìn)行欺詐發(fā)現(xiàn)。Kafka利用了相當(dāng)一部分代碼來創(chuàng)建競爭的數(shù)據(jù)處理框架Kafka流。

結(jié)論

沒有一個(gè)最適合所有業(yè)務(wù)需求的框架。但是，以某些框架為特色，Storm似乎最適合流式傳輸，而Spark是批處理的贏家。對(duì)于每個(gè)組織或企業(yè)，自己的數(shù)據(jù)都是最重要的。將資源投入大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括支出。許多框架都是可自由訪問的，而有些框架則需要付費(fèi)。視項(xiàng)目需求而定，可提供初步版本。對(duì)于適當(dāng)?shù)倪x擇，請(qǐng)了解業(yè)務(wù)目標(biāo)。您可以在較小規(guī)模的項(xiàng)目上嘗試使用該框架，以更精確地了解其功能。投資于正確的框架可以使企業(yè)成功。