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

Hadoop是基礎(chǔ)，它的HDFS能夠存儲文件，Yarn進行資源管理，在Hadoop的基礎(chǔ)上運行MapReduce、Spark、Tez等計算框架。

MapReduce:是一種離線計算框架，將一個算法抽象成Map和Reduce兩個階段來處理，主要適用于大批量的密集型計算，但是因為是批量執(zhí)行，因此時效性比較低。

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

Storm:Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm能夠很容易的計算持續(xù)不斷地流量，在實時處理上，很好地彌補了Hadoop批處理的不足。由于Storm一開始就是為實時處理而設(shè)計的，而且它理論上支持所有語言，只要少量代碼就能完成適配器，經(jīng)常用于在實時分析、性能監(jiān)測、持續(xù)計算、在線機器學(xué)習(xí)、分布式遠程調(diào)用以及ETL等時效性要求較高的領(lǐng)域。

Tez: 是基于Hadoop Yarn之上的DAG計算框架，直接源于MapReduce框架，它把Map Reduce過程拆分為若干個子過程，同時將多個Map Reduce任務(wù)合并成一個較大的DAG任務(wù)，減少了Map Reduce之間的文件存儲，同時對其子過程進行合理組合，這也減少了運行任務(wù)的時間。

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