流式大数据处理的三种apache框架

接下来为大家讲解流式大数据处理的三种apache框架，以及流式大数据处理的三种apache框架结构涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、五种大数据框架你必须要知道
• 2、一文带你了解Flink
• 3、大数据的计算框架有哪几种?
• 4、flink和spark对比
• 5、什么是流式计算

五种大数据框架你必须要知道

1、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

3、Hadoop 简介：Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，***用MapReduce分布式计算框架，以及HDFS分布式文件系统和HBase数据存储系统。 特点：Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准，适用于大规模批处理任务。

4、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

5、Hadoop Hadoop ***用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

6、MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性***集和可扩展的碎片集群。霍营java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，***集等。

一文带你了解Flink

1、Flink是一款由Apache软件基金会开发的分布式流处理框架，以下是关于Flink的详细介绍：核心特性：分布式流数据引擎：Flink的核心是用Java和Scala编写的，专注于处理无边界和有边界数据流上的有状态计算。

2、Time类型 事件时间：数据本身携带的时间戳，表示事件实际发生的时间。在Flink处理流式数据时，事件时间尤为重要，因为它反映了数据的真实时序。处理时间：数据被Flink节点处理的时间。它通常用于不需要严格时序处理的场景。摄入时间：数据进入Flink系统的时间。

3、说明：Flink角色部署在YARN容器内，作为YARN任务的一部分，是生产环境的首选。部署步骤：准备工作：确保JDK8及以上，配置SSH免密码登录，安装Hadoop 2及以上，启动HDFS和YARN。集群规划：设置ResourceManager和NodeManager服务器。修改配置：如关闭内存检查以避免YARN自动杀掉Job。

大数据的计算框架有哪几种?

1、大数据计算框架的种类包括： 批处理计算框架：这类框架适用于对大规模离线数据进行处理和分析。代表性的批处理计算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式计算框架：流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。它能够实时接收数据并处理，根据需求输出结果。

2、主流的大数据分析框架主要包括以下几种： Hadoop 简介：Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，***用MapReduce分布式计算框架，以及HDFS分布式文件系统和HBase数据存储系统。 特点：Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准，适用于大规模批处理任务。

3、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

flink和spark对比

Spark：相对成熟，广泛应用于批处理和近实时流处理。Flink：部分功能如批处理已投入生产，但流媒体和Table API仍在不断发展。

Flink和Spark的对比如下：技术理念：Spark：使用微批来模拟流的计算，数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，是一种伪实时处理方式。Flink：基于事件驱动，面向流的处理框架，能够基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算。

综上所述，Spark和Flink在技术理念和时间机制上的不同决定了它们各自适用于不同的场景。Spark适用于需要高效批量处理数据的场景，而Flink则更适合于需要处理大量实时数据的场景。

什么是流式计算

1、流式计算：是对大规模流动数据在不断变化的运动过程中进行实时分析的技术。它不需要先收集全部数据再进行处理，而是可以一边接收数据一边处理，能够捕捉到数据流中的有用信息。实时计算：则是一种时间复杂性较低的计算方式，它强调在限定时间内完成计算任务。

2、流式计算：流式计算是对大规模流动数据在不断变化的运动过程中进行实时分析的技术。它不需要先将数据存入数据库，而是直接在数据流动的过程中进行处理和分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。

3、流式计算（Streaming Compute）利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理。流式计算更加强调计算数据流和低时延。这边所谓的流数据（ streaming data）是一种不断增长的，无限的数据集。流式计算是否等于实时计算？习惯上实时和流式等价，但其实这种观点并不完全正确。

4、实时计算：并不局限于特定算法，关键在于保证数据处理的即时响应，允许用户即时获取结果，而无需等待数据处理完成。流式计算：侧重于事件驱动的计算模式，能够即时处理流入的数据，像是一条持续流动的数据流。应用场景：实时计算：适用于需要立即获取处理结果的场景，如实时数据分析、实时监控等。

5、流式计算是一种实时处理动态、海量且不断涌现的数据的技术。以下是关于流式计算的详细解 流式计算的核心特点： 实时性：流式计算专注于处理实时产生的数据，这些数据源源不断地产生，并要求在极短的时间内做出响应。

6、流式计算，简单来说，是一种实时处理大量数据并按照数据流进行计算的技术。它的核心在于高效地处理动态生成的数据，无需等待数据全部加载完毕。计算过程中，数据会被连续地接收、处理和输出，无需预先存储。

关于流式大数据处理的三种apache框架，以及流式大数据处理的三种apache框架结构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。