对比Hadoop Spark和Kafka大数据框架
发布时间：2021-12-27 13:05:14 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：大约十年前，大数据开始流行。随着存储成本不断下降，很多企业开始存储他们获取或生成的大部分数据，以便他们可以挖掘这些数据，以获得关键的业务洞察力。 什么是大数据框架? 大数据框架是一组软件组件，可用于构建分布式系统以处理大型数据集，包括结构化、
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大约十年前，大数据开始流行。随着存储成本不断下降，很多企业开始存储他们获取或生成的大部分数据，以便他们可以挖掘这些数据，以获得关键的业务洞察力。 什么是大数据框架? 大数据框架是一组软件组件，可用于构建分布式系统以处理大型数据集，包括结构化、半结构化或非结构化数据。这些数据集可以来自多个来源，大小从TB到PB到EB不等。 此类框架通常在高性能计算 (HPC) 中发挥作用，该技术可以解决材料科学、工程或金融建模等不同领域的难题。寻找这些问题的答案通常在于筛选尽可能多的相关数据。 Spark相对于Hadoop的优势是什么? Apache Hadoop的主要组件是Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 和数据处理引擎–部署 MapReduce程序以过滤和排序数据。还包括YARN，它是Hadoop集群的资源管理器。 Apache Spark也可以在HDFS或替代的分布式文件系统上运行。它的开发速度比MapReduce更快，通过在内存中处理和保留数据以供后续步骤使用，而不是将结果直接写回存储。对于较小的工作负载，这会使Spark比Hadoop快100倍。 Spark更适合企业需要快速答案的应用程序，例如涉及迭代或图形处理的应用程序。这种技术也称为网络分析，该技术分析客户和产品等实体之间的关系。 Hadoop和Kafka的区别是什么? Apache Kafka是分布式事件流平台，旨在处理实时数据源。这意味着数据在通过系统时被处理。 与Hadoop一样，Kafka在服务器节点集群上运行，因此具有可扩展性。有些服务器节点形成存储层，称为代理，而另一些则处理数据流的连续导入和导出。 由于其每秒可处理数千条消息，Kafka对于网站活动跟踪或大规模物联网部署中的遥测数据收集等应用非常有用。 Kafka和Spark的区别是什么? Apache Spark是一种通用处理引擎，开发用于执行批处理(类似于MapReduce)和工作负载，例如流、交互式查询和机器学习 (ML)。 Kafka的架构是分布式消息传递系统架构，将记录流存储在称为主题的类别中。它不是用于大规模分析作业，而是用于高效的流处理。它旨在集成到应用程序的业务逻辑中，而不是用于批量分析作业。 Kafka最初是在社交网络LinkedIn上开发，用于分析其数百万用户之间的联系。也许最好将其视为能够从众多来源实时捕获数据，并将其分类为要分析的主题以深入了解数据的框架。 （编辑：南通站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
