大数据分析的框架有哪些,各自有什么特点

Question

如题所述

Answer 1

1. Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
2. Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。
3. Storm：Storm 是 Twitter 开发的分布式计算系统，它在 Hadoop 的基础上增加了实时数据处理的能力，能够实时处理大数据流。与 Hadoop 和 Spark 不同，Storm 不会收集和存储数据，而是直接通过网络实时接收和处理数据，并实时传递结果。
4. Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。Samza 非常适合于实时流数据处理的业务场景，如数据追踪、日志服务和实时服务等，它能够提供高速消息处理能力，同时具备良好的容错性。