五種主流的大數據計算框架是什么

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Hadoop框架

提起大數據，第一個想起的肯定是Hadoop，因為Hadoop是目前世界上應用最廣泛的大數據工具，他憑借極高的容錯率和極低的硬件價格，在大數據市場上風生水起。Hadoop還是第一個在開源社區上引發高度關注的批處理框架，他提出的Map和Reduce的計算模式簡潔而優雅。迄今為止，Hadoop已經成為了一個廣闊的生態圈，實現了大量算法和組件。由于Hadoop的計算任務需要在集群的多個節點上多次讀寫，因此在速度上會稍顯劣勢，但是其吞吐量也同樣是其他框架所不能匹敵的。

Storm框架
與Hadoop的批處理模式不同，Storm采用的是流計算框架，由Twitter開源并且托管在GitHub上。與Hadoop類似的是，Storm也提出了兩個計算角色，分別為Spout和Bolt。如果說Hadoop是水桶，只能一桶一桶的去井里扛，那么Storm就是水龍頭，只要打開就可以源源不斷的出水。Storm支持的語言也比較多，Java、Ruby、Python等語言都能很好的支持。由于Storm是流計算框架，因此使用的是內存，延遲上有極大的優勢，但是Storm不會持久化數據。

Samza框架
Smaza也是一種流計算框架，但他目前只支持JVM語言，靈活度上略顯不足，并且Samza必須和Kafka共同使用。但是響應的，其也繼承了Kafka的低延時、分區、避免回壓等優勢。對于已經有Hadoop+Kafka工作環境的團隊來說，Samza是一個不錯的選擇，并且Samza在多個團隊使用的時候能體現良好的性能。

Spark框架
Spark屬于前兩種框架形式的集合體，是一種混合式的計算框架。它既有自帶的實時流處理工具，也可以和Hadoop集成，代替其中的MapReduce，甚至Spark還可以單獨拿出來部署集群，但是還得借助HDFS等分布式存儲系統。Spark的強大之處在于其運算速度，與Storm類似，Spark也是基于內存的，并且在內存滿負載的時候，硬盤也能運算，運算結果表示，Spark的速度大約為Hadoop的一百倍，并且其成本可能比Hadoop更低。但是Spark目前還沒有像Hadoop哪有擁有上萬級別的集群，因此現階段的Spark和Hadoop搭配起來使用更加合適。

Flink框架
Flink也是一種混合式的計算框架，但是在設計初始，Fink的側重點在于處理流式數據，這與Spark的設計初衷恰恰相反，而在市場需求的驅使下，兩者都在朝著更多的兼容性發展。Flink目前不是很成熟，更多情況下Flink還是起到一個借鑒的作用。

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