japan丰满人妻hd肉感 比較Hadoop、Spark和Kafka大數據框架

大約十年前japan丰满人妻hd肉感,大數據開始流行。隨著存儲资本不斷下落,许多企業開始存儲他們獲取或生成的大部分數據,以便他們不错挖掘這些數據,以獲得關鍵的業務知勤快。

企業分析悉数這些數據的需求推動著各種大數據框架的開發,這些框架能夠篩選大量數據,從Hadoop開始。大數據框架当先用于數據倉庫或數據湖中的靜態數據,但最近的趨勢是實時處理來自多個源的數據。

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来源 | Java中文社群(ID:javacn666)

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什么是大數據框架?

大數據框架是一組軟件組件,可用于構建散布式系統以處理大型數據集,包括結構化、半結構化或非結構化數據。這些數據集不错來自多個來源,大小從TB到PB到EB不等。

此類框架不竭在高性能計算 (HPC) 中發揮作用,該技術不错解決材料科學、工程或金融建模等不同領域的難題。尋找這些問題的谜底不竭在于篩選盡可能多的相關數據。

最著名的大數據框架是Apache Hadoop。其他大數據框架包括Spark、Kafka、Storm和Flinkjapan丰满人妻hd肉感,它們與Hadoop一樣japan丰满人妻hd肉感都是由Apache軟件基金會開發的開源項目。Apache Hive当先由Facebook開發,亦然一個大數據框架。

Spark相對于Hadoop的優勢是什么?

Apache Hadoop的主要組件是Hadoop散布式文献系統 (HDFS) 和數據處理引擎–部署 MapReduce才气以過濾和排序數據。還包括YARN, gogowww人体大胆裸它是Hadoop集群的資源惩办器。

Apache Spark也不错在HDFS或替代的散布式文献系統上運行。它的開發速率比MapReduce更快,通過在內存中處理和保留數據以供后續步驟使用,而不是將結果径直寫回存儲。對于較小的职责負載,這會使Spark比Hadoop快100倍。

可是japan丰满人妻hd肉感,Hadoop MapReduce不错處理比Spark大得多的數據集,尤其是那些整個數據集的大小超過可用內存的數據集。如若企業擁有大量數據而且處理對時間不解锐,那么Hadoop可能是更好的選擇。

Spark更適合企業需要快速谜底的應用才气,举例波及迭代或圖形處理的應用才气。這種技術也稱為網絡分析,該技術分析客戶和產品等實體之間的關系。

Hadoop和Kafka的區別是什么?

Apache Kafka是散布式事件流平臺,旨在處理實時數據源。這意味著數據在通過系統時被處理。

與Hadoop一樣,男女无遮挡猛进猛出免费视频Kafka在服務器節點集群上運行,因此具有可擴展性。有些服務器節點酿成存儲層,稱為代理,而另一些則處理數據流的連續導入和導出。

嚴格來說,Kafka不是Hadoop的競爭對手平臺。企業不错將它與Hadoop一路用作整體應用才气架構的一部分,在該架構中,它處理傳入的數據流并將其輸入到數據湖中,以供Hadoop等框架進行處理。

由于其每秒可處理數千條音问,Kafka對于網站活動跟蹤或大規模物聯網部署中的遙測數據会聚等應用额外有效。

Kafka和Spark的區別是什么?

Apache Spark是一種通用處理引擎,開發用于執行批處理(類似于MapReduce)和职责負載,举例流、交互式查詢和機器學習 (ML)。

Kafka的架構是散布式音问傳遞系統架構,將記錄流存儲在稱為主題的類別中。它不是用于大規模分析作業,而是用于高效的流處理。它旨在集成到應用才气的業務邏輯中,而不是用于批量分析作業。

Kafka当先是在酬酢網絡LinkedIn上開發,用于分析其數百萬用戶之間的聯系。也許最佳將其視為能夠從眾多來源實時捕獲數據,并將其分類為要分析的主題以潜入了解數據的框架。

這種分析可能會使用Spark等用具執行,Spark是一種集群計算框架,不错執行用Java、Python或Scala等語言開發的代碼。Spark還包含Spark SQL,它提拔查詢結構化和半結構化數據;以及Spark MLlib,用于構建和操作ML管道的機器學習庫。

其他大數據框架

以下是其他你可能感興趣的大數據框架。

Apache Hive使SQL開發人員使用Hive查詢語言 (HQL) 語句,類似于用于數據查詢和分析的標準SQL。Hive不错在HDFS上運行,最適合數據倉庫任務,举例索求、轉換和加載 (ETL)、報告和數據分析。

Apache Flink將有狀態的流處理與處理ETL和批處理作業的能力相結合。這使其额外適合事件驅動的职责負載,举例網站上的用戶交互或在線采購訂單。與Hive一樣,Flink不错運行在HDFS或其他數據存儲層上。

Apache Storm是散布式實時處理框架,不错與帶有MapReduce的Hadoop進行比較,不同之處在于它實時處理事件數據,而MapReduce以離散批次運行。Storm是為可擴展性和高級別容錯而設計。它對于需要快速響應的應用才气也很有效,举例檢測安全纰谬。

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