hadoop,spark,storm,flink对比

最新推荐文章于 2025-03-04 10:58:23 发布
最新推荐文章于 2025-03-04 10:58:23 发布
阅读量272 收藏 2
点赞数
分类专栏： 分布式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42612033/article/details/103421791
版权
本文对比了Hadoop、Spark、Storm及Flink等大数据处理框架的特点与应用场景，详细介绍了各框架支持的操作算子，如map、reduce、groupbykey等，并探讨了它们在批处理与流数据处理中的优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • hadoop
    一条条的key-Value PAIR
    只有map reduce 两个算子
  • spark
    批处理
    有map，flatmap，groupbykey，reducebykey，filter，join等算子
  • storm
    流数据
    有spout（数据元）
    bolt（处理方法） 没有算子，数据是一条一条来的。
    要自己创建hashmap进行map，reduce等操作。
   Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();
  • flink
    批流融合 flink datastream （flink dataset是批处理）
    有map，flatmap，keyby，reduce，filter，sum,join等算子（reduce和keyby是分开的）
    循环操作用flink dataset
聊聊Hadoop、Storm、Spark Streaming、Flink在大数据领域的现状
qq_31945139的博客
11-06 704
Hadoop 生态组件竞争激烈，Spark 优势明显，MapReduce 已进入维护模式 曾有开发人员表示，Hadoop 主要是被 MapReduce 拖累了，其实 HDFS 和 YARN 都还不错。堵俊平（ 腾讯云专家研究员）则认为 MapReduce 拖累 Hadoop 的说法并不准确： 首先 MapReduce 还是有应用场景，只是越来越窄，它仍然适合某些超大规模数据处理的批量任务，且任务运行非常稳定； 其次，Hadoop 社区对于 MapReduce 的定位就是进入维护模式， 并不追求任何新的
Spark与Flink对比
热门推荐
苝花向暖丨楠枝向寒
07-23 4万+
Spark缺点 无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming, Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所...
大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink
02-01
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。在之前的文章中，我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。下文将介绍这些框架：仅批处理框架：
浅谈Spark的特点：与hadoop，storm，flink的区别
lishuan182的博客
04-13 891
本文浅谈一下自己对于spark的理解，并没有什么新东西，大牛可以绕道。刚入行的新手可以看看，尤其面试的时候经常会问到。 首先对Spark下一个定义吧，其实Spark就是一个微批处理的大数据计算框架，跟hadoop中的MapReduce一个性质。而区别在于，1.MapReduce只能做离线处理，也就是批处理，而spark即可以做离线处理也可以做实时处理，但值得一提的是，spark的实时处理实际上是一...
Flink和Spark在流处理上的区别
最新发布
qq_43380361的博客
03-04 1333
若场景以批处理为主（如离线数据分析、机器学习），或需兼容现有 Hadoop 生态（如 Hive、HDFS），且对流处理的延迟要求不高（秒级）。若需毫秒级实时处理（如金融风控、IoT 传感器分析），或需灵活的状态管理、复杂事件处理（CEP）。两者未来趋势呈现融合，如 Spark 逐步优化流处理（如 Continuous Processing 模式），而 Flink 扩展批处理能力，最终可能形成互补共存的生态。
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析
06-24
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析。比较清晰明确
Flink及Storm、Spark主流流框架比较-实时框架比较
yingfeng2oo8的专栏
01-30 4237
实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别 我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。 有限数据集和无限数据集 1.有限数据集：数据大小有限（固定大小，比如固定的文件），用于批处理，这一类数据主要用于mr，hive，p.
BigDataLearning:Spark、Hadoop、Flink、Storm、Kafka编程实例学习
05-11
在大数据处理领域，Spark、Hadoop、Flink、Storm和Kafka是五大核心组件，它们各自扮演着不同的角色，为海量数据的存储、计算和实时流处理提供了强大的支持。本篇将详细介绍这些技术及其编程实例学习的重点。 1. **...
大数据处理框架详解：Hadoop、Storm、Samza、Spark与Flink对比
"大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink" 大数据处理框架是支撑现代数据密集型应用的核心技术，它们允许开发者高效地处理海量数据，从而挖掘其中的价值。本篇文章将深入探讨五种代表性框架，分别是：...
hadoop、storm、spark的区别对比
07-10
概括性、总结性的对比Mapreduce、spark、storm，三者的特点，区别对比。
HadoopMR vs Spark vs Flink 特性对比
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
05-15 2420
看了下flink，然后找到了一篇对比文章，但是这篇文章的作者是偏向于flink的，有些对比，我们就看看，不说话。 个人认为spark是批处理的老大，flink是流式处理的老大。 至于表处理，spark也是不落下，列式存储parquet以及列式数据集dataFrame，以及执行计划的自动优化使得数据的处理性能，和hive2 Tenz / impala有点一拼，但是掌握spark技术栈，可以应付绝
大数据Spark和Hadoop，Storm/Flink等
sun007700的专栏
11-30 675
三大分布式计算系统： Hadoop适合处理离线的静态的大数据； Spark适合处理离线的流式的大数据； Storm/Flink适合处理在线的实时的大数据。 大数据Spark和Hadoop以及区别 https://www.toutiao.com/i6762725951429149198/?tt_from=weixin_moments&utm_campaign=clien...
Spark 和 Flink 全方面对比
顺其自然~专栏
07-14 5490
Spark Streaming 仅适合简单的流处理，这里稍微解释一下，因为spark的创始人在当时认为延迟不是那么的重要，他认为现实生活中没有那么多低延迟的应用场景，所以就没太注重延迟的问题，但是随着生活多样化场景的不断增加，对实时性的要求越来越高，所以spark也注意到了这个问题，开始在延迟方面发力，进而推出了Structured Streaming，相信很快spark streaming就会被Structured Streaming替代掉。spark的状态管理目前做的比较简单，只有两个对应的算子，
大数据入门：Flink和Spark简单对比
shuimuzh123的博客
06-15 2414
在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。 Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学习等，相比更早的Hadoop MapReduce数据处理，Spark的数据处理性能进一步提升，高性能的数据处理和
Apache 流框架 Flink，Spark Streaming，Storm对比分析（一）
weixin_34061555的博客
04-27 1742
本文由网易云 发布1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。1.1 基本...
SparkStreaming，Flink，Storm三大实时框架对比分析
彷徨的博客
10-09 3826
对比分析 如果对延迟要求不高的情况下，建议使用Spark Streaming，丰富的高级API，使用简单，天然对接Spark生态栈中的其他组件，吞吐量大，部署简单，UI界面也做的更加智能，社区活跃度较高，有问题响应速度也是比较快的，比较适合做流式的ETL，而 且Spark的发展势头也是有目共睹的，相信未来性能和功能将会更加完善。   如果对延迟性要求比较高的话，建议可以尝试下Fl...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值