大数据培训都会学习什么主流框架

发布时间:2020年09月17日作者:atguigu浏览次数:307

学习过大数据的同学或者是了解过以及正在进行大数据培训学习的同学,都了解大数据培训学习比较重要是一项就是要学习掌握流行的框架,那么今天小编就来为大家简单是介绍一下,大数据培训学习必备的三个主流框架:Hadoop,Spark,Storm。

Hadoop

Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

Hadoop的优点:

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。

5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

Storm

用流数据来处理,非常容易的就可以突破瓶颈,正好弥补了Hadoop的弱项。

Storm的优点:

1、容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。

2、水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。

3、可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时,它会负责从消息源重试消息。

4、快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理,使用ØMQ作为其底层消息队列。

5、支持多种语言。Storm支持使用各种语言来定义任务。

6、简易的API。Storm的API在使用上既简单又方便。

Spark

Apache Spark™ 是一个通用的快速的大数据处理引擎。

Spark的优点:

1、更快的速度,内存计算下,Spark 比 Hadoop 快100倍。

2、易用性,Spark 提供了80多个高级运算符。

3、通用性,Spark 提供了大量的库,包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。 开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。

4、支持多种资源管理器,Spark 支持 Hadoop YARN,Apache Mesos,及其自带的独立集群管理器


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