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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代這幾種分布式計(jì)算框架，你必須知道！
這幾種分布式計(jì)算框架，你必須知道！
2020-07-10
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對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理問題，計(jì)算機(jī)科學(xué)界有兩大方向：一是集中式計(jì)算，另外一種是分布式計(jì)算。小編今天給大家整理的是幾種主流的分布式計(jì)算框架，希望對(duì)大家有所幫助。

Hadoop是基礎(chǔ)，它的HDFS能夠存儲(chǔ)文件，Yarn進(jìn)行資源管理，在Hadoop的基礎(chǔ)上運(yùn)行MapReduce、Spark、Tez等計(jì)算框架。

MapReduce:是一種離線計(jì)算框架，將一個(gè)算法抽象成Map和Reduce兩個(gè)階段來處理，主要適用于大批量的密集型計(jì)算，但是因?yàn)槭桥繄?zhí)行，因此時(shí)效性比較低。

Spark:類似于Hadoop MapReduce，是UC Berkeley AMP lab所開源的通用型并行計(jì)算框架，Spark通過map reduce算法，實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，保留了 Hadoop MapReduce 所擁有的的優(yōu)點(diǎn);但是與MapReduce不同的地方是，時(shí)效性很高，Job中間輸出和結(jié)果都能夠保存在內(nèi)存中，不再需要對(duì)HDFS進(jìn)行讀寫，從而對(duì)有迭代計(jì)算需求和高時(shí)效性要求的系統(tǒng)提供了更多的支持，經(jīng)常被應(yīng)用于能夠容忍小延時(shí)的推薦與計(jì)算系統(tǒng)。

Storm:Storm是一個(gè)免費(fèi)開源、分布式、高容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm能夠很容易的計(jì)算持續(xù)不斷地流量，在實(shí)時(shí)處理上，很好地彌補(bǔ)了Hadoop批處理的不足。由于Storm一開始就是為實(shí)時(shí)處理而設(shè)計(jì)的，而且它理論上支持所有語(yǔ)言，只要少量代碼就能完成適配器，經(jīng)常用于在實(shí)時(shí)分析、性能監(jiān)測(cè)、持續(xù)計(jì)算、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式遠(yuǎn)程調(diào)用以及ETL等時(shí)效性要求較高的領(lǐng)域。

Tez: 是基于Hadoop Yarn之上的DAG計(jì)算框架，直接源于MapReduce框架，它把Map Reduce過程拆分為若干個(gè)子過程，同時(shí)將多個(gè)Map Reduce任務(wù)合并成一個(gè)較大的DAG任務(wù)，減少了Map Reduce之間的文件存儲(chǔ)，同時(shí)對(duì)其子過程進(jìn)行合理組合，這也減少了運(yùn)行任務(wù)的時(shí)間。

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