弄清Spark、Storm、MapReduce的这几点区别才能学好大数据

最新推荐文章于 2025-06-10 12:53:10 发布
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本文对比了大数据处理中的三大框架MapReduce、Spark和Storm。MapReduce适用于离线批量处理，时效性较低；Spark在保持MapReduce优点的基础上提升了时效性，适合内存迭代计算和实时数据分析；而Storm则是专门的实时流处理框架，适用于高时效性需求的场景。文章还提及了各框架的开发语言支持和容错特性，旨在帮助初学者清晰理解这些框架的差异。

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很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑，比如对MapReduce、Storm、Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱。

哪一个适合对大量数据进行处理？哪一个又适合对实时的流数据进行处理？又该如何来区分他们呢？

我对比整理了这3个计算框架的基本知识，大家可以了解一下以便对这个3个计算框架有一个整体的认识。
大数据学习群119599574

弄清Spark、Storm、MR的这几点区别才适合学习大数据

MapReduce

  • 分布式离线计算框架

  • 主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低。

  • 原生支持 Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。

弄清Spark、Storm、MR的这几点区别才适合学习大数据

Spark

  • Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是基于内存的迭代式计算。

  • Spark 保留了MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高，从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持。

  • 开发人员可以通过Java、Scala或者Python等语言进行数据分析作业编写，并使用超过80种高级运算符。

  • Spark与HDFS全面兼容，同时还能与其它Hadoop组件—包括YARN以及HBase并行协作。

  • Spark可以被用于处理多种作业类型，比如实时数据分析、机器学习与图形处理。多用于能容忍小延时的推荐与计算系

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数据计算（大数据）：MapReduce、Spark、Storm概述、特点、原理
wzk646795873的博客
03-16 7651
MapReduceMapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。特点：编程容易；分而治之策略（大规模数据集,会被切成许多独立分片,分片由多个Map任务）；计算向数据靠拢（设计理念）函数输入输出说明Map<k1,v1>如：<行号,”a b c”>List(<k2,v2>)如：<“a”,1>&l...
浅析 MapReduce/ Spark/ Spark Steaming/ Storm 与 HBase/HDFS
小王的博客
10-25 4874
mapreduce 是大的批量操作，不要求时限。基于文件系统，hdfs。 spark 是快速的批量操作，基于内存，所以速度快。其主要亮点在于把过程给数据。 storm是流式处理，快速实时。 storm技术架构： Flume  +  kafka  +  Storm / Spark +  Hbase / Redis的技术架构。 storm:： 把topology有向
mapreduce,storm,spark对比
Kesa_Wu ：东风快递,美国包邮
10-28 824
1.实时流处理架构;2.Spark和MapReduce对比;3.Spark(Streaming)和Storm对比;
WebStorm设置优化指南：打造个性化开发环境
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weixin_36012152的博客
06-10 493
快捷键是通过按键的组合来执行特定功能的方法，可以大大提高开发效率。在WebStorm中，快捷键可以绑定到几乎所有的操作上，使得操作更加迅速和高效。例如，Ctrl + S用于保存文件，Ctrl + Z用于撤销操作。这些快捷键是预设的，但开发者可以根据个人喜好自定义这些快捷键，以适应个人的开发习惯。WebStorm允许用户通过自定义字典来扩展代码补全的词条。在菜单路径下，用户可以添加自定义的单词和短语到补全列表中。此外，WebStorm支持从不同语言中导入补全词典。
一张表看懂大数据计算框架，浅析Hadoop(MapReduce)、Spark、Storm比较
weixin_43871178的博客
12-07 2405
很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑，比如对MapReduce、Storm、Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱，下面我来简单为大家做一下区分，方便理解。
关于Spark和MapReduce，一篇文带你看清楚
star
03-11 4840
非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。其实除了结构化数据和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等；结构化数据类型是一种用户定义的数据类型，它包含一些非原子的元素，更确切地说，这些数据类型是可以分割的，它们既可以单独使用，又可以在适当情况下作为一个独立的单元使用。
Spark和MapReduce场景应用和区别
ning的博客
11-30 1808
MapReduce和Spark都是强大的大数据处理工具，但它们在设计理念和性能上有所不同。MapReduce适合于大规模的批量数据处理，而Spark则因其内存计算特性和丰富的数据处理操作，更适合于需要快速迭代和实时处理的场景。选择合适的工具需要根据具体的业务需求和数据特点来决定。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章绝密100个Spark面试题，熟背100遍，猛拿高薪MapReduce和Spark主要解决哪些方面的问题？大数据面试题：Spark和MapReduce之间的区别？
大数据环境4--Spark和Mapreduce之间的关系
m0_66735072的博客
05-24 497
它提供了基于RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，支持更丰富的转换操作，如map、filter、join等。此外，Spark支持在内存中进行计算，减少了I/O开销，提高了处理速度。：它是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，包括流处理、批处理、交互式查询和机器学习等。Spark和MapReduce都是大数据处理领域中的重要工具，它们在设计思路、应用场景和技术特性上存在一些差异，同时也有着密切的关系。：在某些场景下，Spark可以作为MapReduce的替代方案，提供更高效的数据处理能力。
大数据之Mapreduce
06-09
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程...
一文对比storm与spark（特性与应用场景）
文武傲群雄，彳亍定江山
02-01 2326
背景 随着实时数据的增加，对实时数据流的需求也在增长。更不用说，流技术正在引领大数据世界。使用更新的实时流媒体平台，用户选择一个平台变得很复杂。Apache Storm和Spark是该列表中最流行的两种实时技术。让我们根据它们的功能比较Apache Storm和Spark，并帮助用户做出选择。本文的目的是Apache Storm Vs与Apache Spark无关，不是要对两者进行判断，而是要研究两者之间的异同。什么是Apache Storm与Apache Spark？要了解Spark Vs Storm，让
Spark与Storm的比较与应用
AI天才研究院
01-24 1347
1.背景介绍 1. 背景介绍 Apache Spark和Apache Storm是两种流处理框架，它们在大数据处理领域具有重要地位。Spark Streaming是Spark生态系统的流处理组件，而Storm则是一个独立的流处理框架。本文将从以下几个方面进行Spark与Storm的比较与应用： 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤 数学模型公式详细讲解 具体最佳实践：代码实例和详细解...
Spark, Storm, Flink简介
翔云
04-05 2047
本文主要介绍Spark, Storm, Flink的区别。
Hadoop与Storm的对比
lvlei19911108的博客
09-23 499
1、Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是topology。2、 Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转。3、hadoop的数据源是HDFS上某文件夹下已经存在的TB级的大数据，待处理的数据是相对不变的；而Storm的数据源是实时新增的B或KB级的小数据，处理的数据是支持增加的。4、一个MapReduce job数据处理完...
mapreduce和storm两者处理数据的区别！
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12-20 4511
数据处理对于从事数据工作的朋友是每天日常工作了，但全量数据处理也常常借助系统软件，比如最常用的是hadoop、hive、apachestorm等等.今天我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！ 　　首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。
MapReduce、storm、Spark区别
海棠花的博客
04-08 1449
相同点： 都是用于大数据的计算。 区别： 框架 特点 应用场景 MapReduce 批处理，Hadoop框架之一，依赖HDFS 1）海量数据的离线分析处理 2）大规模Web信息搜索 3）数据密集型并行计算 Spark 批处理，基于内存的分布式计算 兼容HDFS、Hive 需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大， Storm 流处理，分布式实时计算系统 Twitte...
大数据常用技术介绍-Sqoop、Flume、Kafka、MapReduce、Hive、Spark、Strom、Beam等
chechelove886的专栏
02-20 2475
数据采集传输主要技术 分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输 离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和Kafka Sqoop：一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop（Hive）与传统数据库（Mysql、Oracle）之间数据传递。 Flume：实时日志采集平台，一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Kaf...
大数据 | 数据处理与计算核心技术与应用深度解析，MapReduce/ Spark/ Flink/ Storm 区别与常见结合应用，及数据虚拟化优化提升
Denodo的博客
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本篇文章将深入分析几种主要的大数据处理和计算工具——，MapReduce、Spark、Flink 和 Storm 区别与常见结合应用，及数据虚拟化工具Denodo的优化提升。
Spark Streaming与Storm的对比分析
Ganymede的Hadoop世界
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"大数据hadoop-spark-storm全套视频教程涵盖了大数据技术的多个关键组件，包括Linux、Hadoop、Spark、Storm、Hive、Flume、Oozie、HBase、Zookeeper、MySQL、MongoDB和Redis等，提供了丰富的实践项目以帮助学习者...
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