大数据处理框架的类型、比较和选择

因为批处理赏罚体系在处理赏罚海量的耐久数据方面示意精彩，以是它凡是被用来处理赏罚汗青数据，许多OLAP(在线说明处理赏罚)体系的底层计较框架就是行使的批处理赏罚体系。可是因为海量数据的处理赏罚必要淹灭许多时刻，以是批处理赏罚系同一样平常不适实用于对延时要求较高的场景。

Apache Hadoop

提及大数据处理赏罚框架，永久也绕不开Hadoop。Hadoop是首个在开源社区得到极大存眷的大数据处理赏罚框架，在很长一段时刻内，它险些可以作为大数据技能的代名词。在2.0版本往后，Hadoop由以下组件构成：

Hadoop漫衍式文件体系HDFS：HDFS是一种漫衍式文件体系，它具有很高的容错性，得当陈设在便宜的呆板集群上。HDFS能提供高吞吐量的数据会见，很是得当在大局限数据集上行使。它可以用于存储数据源，也可以存储计较的最终功效。

资源打点器YARN：YARN可觉得上层应用提供同一的资源打点和调治，它可以打点处事器的资源(首要是CPU和内存)，并认真调治功课的运行。在Hadoop中，它被计划用来打点MapReduce的计较处事。但此刻许多其他的大数据处理赏罚框架也可以将YARN作为资源打点器，好比Spark。

MapReduce：即为Hadoop中默认的数据处理赏罚引擎，也是Google的MapReduce论文头脑的开源实现。行使HDFS作为数据源，行使YARN举办资源打点。

从本日的目光来看，MapReduce作为Hadoop默认的数据处理赏罚引擎，存在着许多的不敷。好比：编程模子抽象水平较低，仅支持Map和Reduce两种操纵，必要手工编写大量的代码;Map的中间功效必要写入磁盘，多个MR之间必要行使HDFS互换数据，因此不得当迭代计较(呆板进修、图计较);使命的启动和调治开销较大等。跟着更多高机能处理赏罚引擎的成长，今朝在企业中行使MapReduce举办计较的应用已经呈降落趋势(HDFS及YARN如故被普及行使)，但固然云云，MapReduce作为最早的大数据处理赏罚引擎，如故值得被我们铭刻。

四、流处理赏罚体系

批处理赏罚体系好领略，那什么是流处理赏罚体系呢?小学的时辰我们都做过这么一道数学题：一个水池有一个进水管和一个出水管，只打开进水管8个小时布满水，只打开出水管6个小时流光水，那么同时打开进水管和出水管，水池多长时刻布满水?

好吧，这道题的谜底是永久也充不满……由于出水管出水较量快嘛。流处理赏罚体系就相等于这个水池，把流进来的水(数据)举办加工，好比加盐让它酿成盐水，然后再把加工过的水(数据)从出水管放出去。这样，数据就像水流一样永不断止，并且在水池中就被处理赏罚过了。以是，这种处理赏罚永不断止的接入数据的体系就叫做流处理赏罚体系。

流处理赏罚体系与批处理赏罚体系所处理赏罚的数据差异之处在于，流处理赏罚体系并差池已经存在的数据集举办操纵，而是对从外部体系接入的的数据举办处理赏罚。流处理赏罚体系可以分为两种：

逐项处理赏罚： 每次处理赏罚一条数据，是真正意义上的流处理赏罚。

微批处理赏罚： 这种处理赏罚方法把一小段时刻内的数据看成一个微批次，对这个微批次内的数据举办处理赏罚。

岂论是哪种处理赏罚方法，其及时性都要远远好于批处理赏罚体系。因此，流处理赏罚体系很是得当应用于对及时性要求较高的场景，好比日记说明，装备监控、网站及时流量变革等等。因为许多环境下，我们想要尽快看到计较功效，以是近些年流处理赏罚体系的应用越来越普及。下面我们来相识两种流处理赏罚体系。

Apache Storm

Apache Storm是一种偏重于低耽误的流处理赏罚框架，它可以处理赏罚海量的接入数据，以近及时方法处理赏罚数据。Storm延时可以到达亚秒级。Storm含有如下要害观念：

Topology：Storm topology中封装了及时应用措施的逻辑。Storm topology相同于MapReduce功课，但区别是MapReduce最终会完成，而topology则会一向运行(除非被逼迫遏制)。Topology是由spouts和bolts构成的DAG(有向无环图)。

Stream:Stream是一种不绝被接入Storm中的无界的数据序列。

Spout：Spout是topology中Stream的源。Spout从外部数据源读取数据并接入到Strom体系中

Bolt：Bolt用于Storm中的数据处理赏罚，它可以举办过滤、聚合、毗连等操纵。将差异的bolt毗连构成完备的数据处理赏罚链条，最后一个bolt用来输出(到文件体系或数据库等)。

Storm的根基头脑是行使spout拉取stream(数据)，并行使bolt举办处理赏罚和输出。默认环境下Storm提供了“at least once”的担保，即每条数据被至少斲丧一次。当一些非凡环境(好比处事器妨碍等)产生时，也许会导致一再斲丧。为了实现“exactly once”(即有且仅有一次斲丧)，Storm引入了Trident。Trident可以将Storm的单条处理赏罚方法改变为微批处理赏罚方法，但同时也会对Storm的处理赏罚手段发生必然的影响。

值得一提的是，一些海内的公司在Storm的基本长举办了改造，为敦促流处理赏罚体系的成长做出了很大孝顺。阿里巴巴的JStorm参考了Storm，并在收集IO、线程模子、资源调治及不变性上做了改造。而华为的StreamCQL则为Storm提供了SQL查询语义。

Apache Samza

提到Apache Samza，就不得不提到当前最风行的大数据动静中间件：Apache Kafka。Apache Kafka是一个漫衍式的动静中间件体系，具有高吞吐、低延时等特点，而且自带了容错机制。以下是Kafka的要害观念：

Broker：因为Kafka是漫衍式动静中间件，以是必要多个节点来存储数据。Broker即为Kafka集群中的单个节点。

Topic：用于存储写入Kafka的数据流。犹如它的字面寄义——主题，差异主题的数据流最好写入差异的topic，利便后续的处理赏罚。

Partition：每个topic都有1到多个partition，便于分手到差异的borker中。多个partition的数据归并在一路构成了topic完备的数据。

Producer：动静的出产者，用来将动静写入到Kafka集群。

Consumer：动静的斲丧者，用来读取Kafka中的动静并举办处理赏罚。

固然Kafka被普及应用于各类流处理赏罚体系做数据源，但Samza可以更好的施展Kafka架构的上风。按照官网的表明，Samza由三个条理构成：

数据流层 执行层 处理赏罚层 支持三个条理的组件别离为： Kafka YARN Samza API

也就是说，Samza行使Kafka提供了数据流，行使YARN举办资源打点，自身仅提供了操纵数据流的API。Samza对Kafka和YARN的依靠在许多方面上与MapReduce对HDFS和YARN的依靠相似。

（编辑：湖南网）

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