看一眼常见数据处理的产品

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Hadoop vs Spark

Hadoop 是一个分布式存储和计算框架,而 Spark 是一个基于内存的分布式计算框架。Hadoop 在存储大数据方面表现出色,而 Spark 在计算和处理大数据方面表现更快。另外,Hadoop 使用 MapReduce 处理数据,而 Spark 使用 RDD(弹性分布式数据集),因此 Spark 在处理多次迭代的任务时比 Hadoop 更高效。

Spark vs Flink

Spark 和 Flink 都是基于内存的分布式计算框架,都支持批处理和流处理。Spark 的优势在于更广泛的生态系统和更好的性能,而 Flink 的优势在于更好的容错性和支持更复杂的流处理场景。此外,Flink 支持更多的数据源和更丰富的 API。

Hadoop vs Kylin

Hadoop 和 Kylin 都是 OLAP 引擎,但它们的应用场景不同。Hadoop 主要用于存储和处理海量的非结构化数据,而 Kylin 主要用于高速处理结构化的多维数据。Kylin 支持实时 OLAP 和多维数据立方体,可以实现更快的查询速度和更丰富的数据分析。

Storm vs Flink

Storm 和 Flink 都是流处理框架,但它们的设计思路不同。Storm 主要用于实时数据流处理,而 Flink 更适用于复杂的实时数据流处理。Flink 支持更复杂的处理逻辑和更好的容错性,而 Storm 的优势在于更简单的 API 和更快的处理速度。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-652352.html

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