构建数据中台常用三把武器区别在哪?(Hadoop、Spark、Storm)

2024-05-24 19:08

本文主要是介绍构建数据中台常用三把武器区别在哪?(Hadoop、Spark、Storm),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

通过收集互联网相关资料,进行总结归纳,整理如下:
一. Storm的适用场景:
1)流数据处理
Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。

2)分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

3)Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.


二. Spark的适用场景:
1)多次操作特定数据集的应用场合
Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小。

2)粗粒度更新状态的应用
由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。Hadoop是实现了MapReduce的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中,所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

3)Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。


三. Hadoop的适用场景:
1)海量数据的离线分析处理
2)大规模Web信息搜索
3)数据密集型并行计算


简单来说:
Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景
Storm适合于实时流数据处理,实时性方面做得极好
Spark是内存分布式计算框架,试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架,但是Spark已经做得很不错了,批处理方面性能优于Map-Reduce,但是流处理目前还是弱于Storm,产品仍在改进之中。售前西南群QQ:977397486

 

 

 

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