大数据架构师必知必会系列：分布式计算框架

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是分布式计算框架？分布式计算框架就是为分布式系统设计的计算模型和开发环境。大数据时代的到来让越来越多的人都成为数据处理方面的专家、工程师或公司高管。作为一个架构师、程序员或者项目经理，掌握分布式计算框架对于您的职业生涯发展至关重要。所以本文将详细介绍基于Hadoop开源框架的分布式计算框架HDFS、MapReduce、Spark、Flink等。希望能够帮助读者更好的了解并掌握这些框架的原理和使用方法。

2.背景介绍

随着互联网企业的快速发展，海量的数据量在不断增长。不仅如此，大数据领域也在不断崛起，各种新型的数据服务正在兴起，如物联网、云计算、移动互联网、大数据分析等。分布式计算框架(Distributed Computing Framework)是一种用于处理大数据集中存储和分析的框架。分布式计算框架可以解决数据规模庞大的海量数据存储问题，并通过将数据分割成多个存储节点，同时对每个节点进行运算从而实现数据的并行化处理。这样做既可以提升计算速度，又可以充分利用计算机资源提高整体性能。目前，Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Storm、Google Bigtable和HBase等都是分布式计算框架。各自适合不同的应用场景，例如Hadoop更适合批处理任务，Spark适合实时计算任务，Storm则更加关注可靠性及容错，Bi