中软卓越大数据开发培训：如何选择大数据框架？

大数据在IT行业的火热程度众所周知，是很多IT新贵选择的方向，对于大数据框架大家又了解多少呢？下面中软卓越大数据开发培训将从以下几个方面对框架进行简单介绍。

1.什么是大数据处理框架？

中软卓越大数据培训认为，处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。

例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。

为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。

2.大数据处理框架有哪些？

中软卓越大数据培训归纳，大数据处理框架主要有以下几种：

仅批处理框架：Apache Hadoop

仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza

混合框架：Apache Spark、Apache Flink

3.如何选择大数据处理框架？

大数据系统可使用多种处理技术。要具体问题具体分析：

对于仅需要批处理的工作负载，如果对时间不敏感，比其他解决方案实现成本更低的Hadoop将会是一个好选择。

对于仅需要流处理的工作负载，Storm可支持更广泛的语言并实现极低延迟的处理，但默认配置可能产生重复结果并且无法保证顺序。Samza与YARN和Kafka紧密集成可提供更大灵活性，更易用的多团队使用，以及更简单的复制和状态管理。

对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。

中软卓越大数据培训提醒，最适合的解决方案主要取决于待处理数据的状态，对处理所需时间的需求，以及希望得到的结果。具体是使用全功能解决方案或主要侧重于某种项目的解决方案，这个问题需要慎重权衡。随着逐渐成熟并被广泛接受，在评估任何新出现的创新型解决方案时都需要考虑类似的问题。

所以，中软卓越大数据开发培训认为，如何选择大数据处理框架，作出决定之前首先要对当前项目进行评估，不同的框架针对解决的问题也不一样，所谓从实际出发，就是如此，抓住问题关键，才能快准狠地解决问题。

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