Hadoop、Spark与Flink的基础架构及其关系和优异-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop、Spark与Flink的基础架构及其关系和优异。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

Hadoop、Spark和Flink是目前重要的三大分布式计算系统。它们都可以用于大数据处理，但在处理方式和应用场景上有所不同。

Hadoop专为批处理而生，一次将大量数据集输入到输入中，进行处理并产生结果。它用于离线复杂的大数据处理。
Spark定义是一个批处理系统，但也支持流处理。它用于离线快速的大数据处理。
Flink为流和批处理提供了一个运行时。它用于在线实时的大数据处理。

这三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势。因此，最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。

*注：
①在线与离线：在线大数据处理是指在应用程序由用户输入驱动时，需要及时响应用户的处理方式。例如，社交网络新闻提要、实时广告服务器、分析工具和CRM应用程序都属于在线大数据处理的范畴。离线大数据处理是指在没有承诺响应用户的情况下进行的处理方式。离线大数据处理提供了对大量数据进行转换、管理或分析的能力。
②批处理与流处理：批处理是指在数据被收集完成后再进行处理。这种方式适用于离线复杂的大数据处理，例如账单、客户订单、工资单等。批处理通常需要较长时间，更适合大量数据的处理。流处理是指实时地对数据进行处理，数据是分段发送到分析工具中的。这种方式适用于在线实时的大数据处理，例如欺诈检测、日志监控、客户行为分析和社交媒体分析等。流处理的延迟通常以秒或毫秒为单位，因为在流处理中，数据在到达磁盘之前会被分析。

Hadoop

基础架构

Hadoop是一个分布式计算系统，它由多个元素构成。最底层是Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。此外，Hadoop还包括YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器和Common库。

① HDFS：Hadoop Distributed File System（HDFS）是一种分布式文件系统，它能够在多个计算机之间存储大量数据。
② MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于处理大量数据。它将计算任务分解为多个小任务，分别在不同的计算节点上执行，然后将结果汇总起来。
③ YARN：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的计算资源，并调度用户提交的作业。
④ Common：Common库包含了Hadoop所需的各种通用组件和工具，例如配置管理、日志记录和安全管理等。

这些组件共同构成了Hadoop这个强大的分布式计算系统。它们协同工作，能够处理海量数据，并提供高可靠性、高扩展性和高容错性等特性。

优点

① 高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

② 高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

③ 高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

④ 高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

不足

① 所有的metadata操作都要通过集中式的NameNode来进行，NameNode有可能是性能的瓶颈。

② 单一NameNode、单一Jobtracker的设计严重制约了整个Hadoop可扩展性和可靠性。首先，NameNode和JobTracker是整个系统中明显的单点故障源。再次，单一NameNode的内存容量有限，使得Hadoop集群的节点数量被限制到2000个左右，能支持的文件系统大小被限制在10-50PB，最多能支持的文件数量大约为1.5亿左右。

③ 部分hadoop集群的NameNode重启需要数小时，这大大降低了系统的可用性。

④ 随着Hadoop被广泛使用，面对各式各样的需求，人们期望Hadoop能提供更多特性，比如完全可读写的文件系统、Snapshot、Mirror等等。这些都是当前版本的Hadoop不支持，但是用户又有强烈需求的。

Spark

基础架构

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。Spark由SparkCore、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等模块组成。
Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、多个运行作业任务的工作结点（Worker Node）、每个应用的任务控制结点（Driver）和每个工作结点上负责具体任务的执行进程（Executor）。

① Cluster Manager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。
② Worker：从节点（子节点），负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制。
③ Driver：运行Appplication的main ()函数并创建SparkContext。
④ Executor：执行器，在worker node 上执行任务的组件，用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
⑤ SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

这些组件共同构成了Spark这个强大的分布式计算系统。它们协同工作，能够处理海量数据，并提供高可靠性、高扩展性和高容错性等特性。

优点

① 快速：Spark基于内存进行计算，能够极大地提高大数据处理速度。

② 易用：Spark支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R，这使得更多的开发人员能够在自己熟悉的语言环境下进行工作。

③ 通用：Spark提供了多种技术组件，包括Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习和图计算等常见任务。

④ 随处运行：用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在EC2（亚马逊弹性计算云）、Hadoop YARN或者Apache Mesos上运行Spark。并且可以从HDFS、Cassandra、HBase、Hive和任何分布式文件系统读取数据。

不足

① 学习曲线陡峭：相比于Hive，Spark的学习曲线更加陡峭，需要一定的编程基础和技能。

② 内存消耗高：由于使用内存计算引擎，因此需要更多的内存资源，相比于Hive更加消耗计算资源。

Flink

基础架构

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能够在所有常见的集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Flink支持多种部署模式，包括独立部署、YARN部署、Mesos部署和Kubernetes部署。这些部署模式可以满足不同的应用场景和需求。
Flink的基础架构包括以下几个部分：

① JobManager：负责调度和协调整个Flink作业的执行。
② TaskManager：负责执行Flink作业中的具体任务。
③ Client：负责提交Flink作业到JobManager。
④ ResourceManager：负责管理集群中的资源。

优点

① 高吞吐量：Flink能够以高速度处理大量数据，满足实时数据处理的需求。

② 低延迟：Flink能够快速地对数据进行处理，减少数据处理的延迟。

③ 高性能：Flink能够在有界和无界数据流上进行有状态的计算，提供高性能的数据处理能力。

④ 灵活性：Flink支持多种部署模式，可以满足不同的应用场景和需求。

不足

① 学习曲线陡峭：与spark一样，相比于其他大数据处理框架，Flink的学习曲线更加陡峭，需要一定的编程基础和技能。

② 集成开发应用：在实际上的大数据平台应用当中，Flink也并非是完美的，作为计算引擎，Flink能满足绝大部分的数据处理需求，但是作为系统平台而言，Flink的缺点也是存在的，所以主流的趋势还是与其他平台例如Hadoop进行集成开发应用。

结语：大数据框架的选择

选择合适的大数据处理框架需要根据企业的实际需求来进行。不同的技术框架，在处理数据上各有优缺点。大数据处理框架通常可以分为三类——批处理框架、流处理框架和批处理+流处理框架。例如，Apache Hadoop是一个批处理框架，而Apache Storm和Apache Samza是流处理框架，Apache Spark和Apache Flink则是批处理+流处理框架。
在选择大数据处理框架时，需要考虑以下几个因素：

① 处理需求：根据企业的实际需求，选择适合的大数据处理框架。例如，如果企业需要对大量静态数据进行离线批处理分析，则可以选择Hadoop；如果企业需要对实时数据进行流式计算，则可以选择Storm或Samza；如果企业同时需要批处理和流处理，则可以选择Spark或Flink。

② 性能：不同的大数据处理框架在性能上有所差异，需要根据实际情况选择性能较好的框架。

③ 扩展性：大数据处理往往需要在集群环境中运行，因此需要选择具有良好扩展性的框架，以便在集群规模增加时能够快速扩展。

④ 兼容性：如果企业已经使用了某些大数据技术，例如Hadoop，则需要选择与现有技术兼容的框架。

总之，在选择大数据处理框架时，需要根据企业的实际需求、性能、扩展性和兼容性等因素进行综合考虑。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-665814.html

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