海量數據的不斷生成需要數據管理和分析。讓我們看看五個最好的Apache大數據框架是如何進行比較的。
無法使用傳統數據處理軟件處理的大量複雜數據的集合被稱為大數據。大數據的功能包括: 隱私、數據存儲、捕獲數據、數據分析、搜索、共享、可視化、查詢、更新、傳輸和信息安全。
有許多大數據技術可用於存儲數據、更快地執行任務、使系統並行、提高處理速度和分析數據。還有許多分佈式計算系統可以實時或近實時處理大數據。
以下是五個最好的Apache大數據框架的簡要描述。
Apache Hadoop
Apache Hadoop是一個用Java編寫的開源，可擴展和容錯的框架。 這是一個處理框架，專門提供批處理，並有效地處理大量商品硬件上的大量數據。 Hadoop不僅是一個存儲系統，而且是存儲大量數據和處理的平臺。
現代版本的Hadoop由多個組件或層組成，這些組件或層一起工作來處理批處理數據。 這些在下面列出。
HDFS（Hadoop分佈式文件系統）：這是分佈式文件系統層，它協調跨群集節點的存儲和複製。 儘管存在不可避免的主機故障，但HDFS確保數據仍然可用。 它用作數據源，存儲中間處理結果，並保留最終的計算結果。
YARN：這是Yet Another Resource Negotiator的意思。 它是Hadoop堆棧的集群協調組件，負責協調和管理需要運行的底層資源和調度作業。 通過充當群集資源的接口，YARN使得可以在Hadoop群集上運行更多不同的工作負載。
MapReduce：這是Hadoop的本地批處理引擎。
Apache Storm
Apache Storm是一個流處理框架，專注於極低的延遲，可能是需要接近實時處理的工作負載的最佳選擇。 它可以處理大量的數據，並以比其他解決方案更少的延遲交付結果。Storm很簡單，可以和任何編程語言一起使用，也很有趣。
Storm有許多用例：實時分析，在線機器學習，連續計算，分佈式RPC，ETL等等。 它速度很快 - 每個節點每秒處理超過一百萬個元組的基準時鐘。 它還具有可擴展性，容錯性，可確保您的數據得到處理，並且易於設置和操作。
大數據框架
Apache Samza
Apache Samza是一個流處理框架，與Apache Kafka消息系統緊密相關。 雖然Kafka可以被許多流處理系統使用，Samza專門設計用於利用Kafka獨特的架構和保證。 它使用Kafka提供容錯，緩衝和狀態存儲。
Samza使用YARN進行資源談判。 這意味著，默認情況下，需要Hadoop集群（至少HDFS和YARN）。 這也意味著Samza可以依靠YARN內置的豐富功能。
Apache Spark
Apache Spark是一個通用和閃電般的集群計算系統。 它提供了Java，Scala，Python和R等高級API，並且是運行Spark應用程序的工具。 它比Big Data Hadoop快100倍，比從磁盤訪問數據快10倍。 它可以與Hadoop集成並可以處理現有的Hadoop HDFS數據。
Apache Spark是具有流處理功能的下一代批處理框架。 使用Hadoop的MapReduce引擎的許多相同原理構建，Spark主要側重於通過提供完整的內存中計算和處理優化來加快批處理工作負載。
Spark可以作為獨立群集部署（如果與可用的存儲層配對），或者可以掛鉤到Hadoop中作為MapReduce引擎的替代方案。
最佳大數據框架的比較
Apache Flink
Apache Flink是一個開源平臺； 它是一個流式數據流引擎，為數據流上的分佈式計算提供通信，容錯和數據分佈。 它是一個可擴展的數據分析框架，與Hadoop完全兼容。 Flink可以輕鬆執行流處理和批處理。
當Spark執行批處理和流處理時，由於其微量批處理架構，其流式傳輸不適用於許多用例。 Flink的流優先方法提供低延遲，高吞吐量和真正的逐條入口處理。
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