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大数据处理框架的类型、比较和选择

发布时间:2018-04-03 01:53:51 所属栏目:大数据 来源:站长网
导读:前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日

如果企业仅进行流处理,并且对低延迟有着较高要求,Storm更加适合,如果对延迟不非常敏感,可以使用Spark Streaming。而如果企业内部已经存在Kafka和Hadoop集群,并且需要多团队合作开发(下游团队会使用上游团队处理过的数据作为数据源),那么Samza是一个很好的选择。

如果需要同时兼顾批处理与流处理任务,那么Spark是一个很好的选择。混合处理框架的另一个好处是,降低了开发人员的学习成本,从而为企业节约人力成本。Flink提供了真正的流处理能力并且同样具备批处理能力,但商用案例较少,对于初次尝试数据处理的企业来说,大规模使用Flink存在一定风险。

(编辑:核心网)

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