大数据平台 spark

简述信息一览：

• 1、大数据计算引擎MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink到底...
• 2、大数据任务调度平台选型建议
• 3、大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)

大数据计算引擎MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink到底...

大数据计算引擎MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink各有千秋，需根据具体需求选择 在大数据处理领域，MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink等计算引擎各自扮演着重要的角色。它们在不同的时代背景下产生，旨在解决各自阶段所面临的难题。

Spark：升级版的MapReduce，支持复杂计算并优化了内存性能，更适合离线计算任务。Storm：实时计算框架，能够实时处理数据流，但数据准确性方面存在问题。Sparkstreaming：Spark的实时计算版本，解决了数据准确性问题，但更适合处理小批量的数据流。

第一代：MapReduce引擎，作为大数据处理的基础框架，实现了分布式计算。第二代：Hive、Tez，优化了MapReduce的性能和易用性，Hive提供了SQL接口，Tez则进一步提升了计算效率。第三代：Spark、Presto，Spark以其速度快、易用性强、通用性广和运行方式多样成为大数据处理的主流引擎，Presto则专注于交互式查询。

大数据任务调度平台选型建议

综上所述，在大数据任务调度平台的选型过程中，需要根据团队的技术背景、业务需求以及平台特性进行综合评估。Apache Airflow和DolphinScheduler分别适用于熟悉Python和需要分布式、可视化工作流调度的场景，而Azkaban和Luigi则分别适用于小型Hadoop生态系统和预算有限的场景。

大数据任务调度平台选型建议如下：Airflow：适用团队：适合熟悉Python且追求高度灵活与扩展性的团队。特点：基于Python的开源工作流管理系统，通过DAG实现数据处理管道定义。支持多种数据处理库与系统，具备高度调度与丰富的插件生态。

DolphinScheduler，分布式大数据工作流调度系统，具备可视化DAG编排界面、多租户、高可用及资源隔离特性，推荐除Python团队之外的人员使用。综上所述，选择Airflow适合熟悉Python且追求高度灵活与扩展性团队；DolphinScheduler为分布式与可扩展的开源工作流协调平台，适合除Python团队外的用户。

Azkaban：由LinkedIn开源的批量工作流任务调度器，支持定义任务依赖关系并提供web界面管理。相较于Oozie，Azkaban的用户界面友好，易于上手，但安全性及任务失败恢复机制相对Oozie有所欠缺。

高可靠性：通过容错设计和任务重试机制，确保任务调度的稳定性和可靠性。高可扩展性：支持集群部署和负载均衡，能够根据需要灵活扩展系统性能。系统配置 操作系统版本要求：DolphinScheduler对操作系统有一定的版本要求，需要确保系统兼容性。

大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)

Spark：更适合需要高效实时处理和迭代计算的场景，如实时数据分析、机器学习模型训练等。Hadoop：更适合稳定存储和大规模离线处理的场景，如数据仓库、日志分析等。总结：Spark和Hadoop在大数据处理中各有优劣，适合不同的场景需求。两者结合使用，能够更好地覆盖大数据处理的全貌，满足多样化的数据处理需求。

综上所述，Spark和Hadoop在大数据处理领域各有优势。Hadoop更适合处理离线的静态大数据，而Spark则更适合处理离线的流式大数据以及需要快速响应的实时数据分析任务。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的技术。

Hadoop：主要基于批处理，适用于大规模数据集的离线数据分析。Spark：支持批处理、流处理和图计算，处理速度更快，适用于实时数据分析。运行模型：Hadoop：依赖集群进行分布式计算，核心是MapReduce模型。Spark：支持多种编程范式，如RDD、DataFrame和SQL等，数据处理更灵活。

Spark和Hadoop的主要区别如下：原理上的不同 Spark：主要用于大数据的计算。它包含了大数据领域常见的各种计算框架，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等，分别用于离线计算、交互式查询、实时流式计算和机器学习等场景。

Hadoop：主要支持Java。Spark：支持Java、Scala、Python和R。Flink：同样支持Java、Scala、Python和R。实时分析能力：Hadoop：不支持实时数据处理。Spark：具备实时数据处理能力。Flink：主要用于实时数据分析。总结：Hadoop、Spark和Flink各自具有独特优势。

数据处理 Hadoop：专注于批处理，一次性处理大量数据集，适用于数据量大，计算能力有限的场景，但输出可能存在延迟。Spark：作为Hadoop生态系统的一部分，支持批处理，同时具备流处理能力，提供更高效的数据处理效率。Flink：为流式处理与批处理提供统一运行时，具备强大实时处理能力。

关于spark大数据处理平台的缺点，以及大数据平台 spark的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。