一、Hadoop框架

Hadoop是目前世界上應(yīng)用最廣泛的大數(shù)據(jù)工具。Hadoop具有高容錯(cuò)率，且其硬件價(jià)格低，可以使用普通PC服務(wù)器（個(gè)人理解：普通PC服務(wù)器的具體形式包括個(gè)人計(jì)算機(jī)等）構(gòu)成大數(shù)據(jù)集群。

Hadoop的Map和Reduce函數(shù)（Map和Reduce函數(shù)是大數(shù)據(jù)主要編程模型）的計(jì)算模式簡(jiǎn)潔，且開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)多種編程語(yǔ)言編寫(xiě)Map和Reduce函數(shù)。Hadoop的生態(tài)圈（個(gè)人理解：此處的生態(tài)圈指可以使用Hadoop的開(kāi)發(fā)工具集合）包含大量算法和組件。

Hadoop的數(shù)據(jù)吞吐量超過(guò)其他大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，但速度稍慢于其他大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。

二、Storm框架

Storm框架采用的是流計(jì)算框架（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解：流計(jì)算框架可處理實(shí)時(shí)且持續(xù)進(jìn)入流計(jì)算框架數(shù)據(jù)的計(jì)算），也可被稱(chēng)為實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理框架，在數(shù)據(jù)處理延時(shí)（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解：數(shù)據(jù)處理延遲的原因是存儲(chǔ)或檢索數(shù)據(jù)包需要時(shí)間）方面具有較大優(yōu)勢(shì)。

但Storm框架只能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不能進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，因此，Storm框架需借助Hadoop框架的HDFS（分布式文件系統(tǒng)）存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

Storm框架由Twitter（推特）開(kāi)發(fā)，為開(kāi)源框架，并托管于GitHub（根據(jù)百度百科：GitHub是一個(gè)面向開(kāi)源及私有軟件項(xiàng)目的托管平臺(tái)），Storm框架可被免費(fèi)使用。Storm框架支持的編程語(yǔ)言包括：Java、Ruby、Python。

三、Spark框架

Spark框架包含實(shí)時(shí)流處理工具，Spark框架沒(méi)有存儲(chǔ)數(shù)據(jù)功能。Spark框架可以與Hadoop框架集成，代替Hadoop框架的Map和Reduce函數(shù)；也可以將Spark框架單獨(dú)部署集群（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解：部署集群的含義是在集群內(nèi)的所有電腦或服務(wù)器中安裝同一應(yīng)用），但需要借助HDFS等分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

Spark框架是基于內(nèi)存的框架，因此，Spark框架的運(yùn)算速度快，其速度約為Hadoop框架的100倍。

四、Flink框架

（1）與Spark框架相同，F(xiàn)link框架也是基于內(nèi)存的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。

（2）Flink框架的數(shù)據(jù)處理速度快于Spark框架的數(shù)據(jù)處理速度。Flink框架支持毫秒級(jí)的流計(jì)算，Spark框架支持秒級(jí)的流計(jì)算。

（3）相比于Spark框架，F(xiàn)link框架與Hadoop框架具有更好的兼容性。

（4）Flink框架支持API（根據(jù)百度百科理解：API一般指應(yīng)用程序編程接口，可將此處接口理解為服務(wù)的傳遞者。API可使開(kāi)發(fā)人員訪問(wèn)其他系統(tǒng)對(duì)外提供的功能接口或服務(wù)，且開(kāi)發(fā)人員無(wú)需訪問(wèn)該功能接口或服務(wù)的源代碼或理解該功能接口或服務(wù)的內(nèi)部工作機(jī)制細(xì)節(jié)）接口數(shù)量與Spark框架支持API接口數(shù)量相近（此句由網(wǎng)絡(luò)資料總結(jié)），但Flink框架對(duì)SQL的支持相較于Spark框架對(duì)SQL的支持較差。



圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)資料

（5）因?yàn)镕link框架較新，使用Flink框架的開(kāi)發(fā)人員較少，所以Flink框架的社區(qū)活躍度低于Spark框架，即有關(guān)Spark框架的問(wèn)題更容易得到解答。

五、Yarn架構(gòu)

Yarn架構(gòu)屬于Hadoop2.0的分支。如圖一所示，Yarn架構(gòu)處于HDFS和MapReduce之間。



圖一，圖片來(lái)源：學(xué)堂在線《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》

Yarn架構(gòu)主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料：ApplicationMaster負(fù)責(zé)與ResourceManager協(xié)商資源，并與NodeManager協(xié)同來(lái)執(zhí)行和監(jiān)控Container） 、Container（根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料：Container可被理解為單個(gè)節(jié)點(diǎn)RAM、CPU、磁盤(pán)的集合）組件構(gòu)成。

Yarn架構(gòu)的結(jié)構(gòu)是master/slave結(jié)構(gòu)（master的中文含義是主人，slave的中文含義是奴隸，master/slave結(jié)構(gòu)即為主從結(jié)構(gòu)）。如圖二所示，ResourceManager是master，即主節(jié)點(diǎn)；NodeManager是slave，即從節(jié)點(diǎn)。



圖二，圖片來(lái)源：學(xué)堂在線《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》

審核編輯：劉清