大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

简介

大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在较近几年才经历了大规模扩展。

在之前的文章中，我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将介绍大数据系统一个较基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

下文将介绍这些框架：

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

大数据处理框架是什么？

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放心的定义，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。

在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。

批处理系统

批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。

批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征…

有界：批处理数据集代表数据的有限集合

持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中

大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的方法

批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。

需要处理大量数据的任务通常较适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。

大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。

Apache Hadoop

Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。

新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：

HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群节点间的存储和复制进行协调。HDFS确保了无法避免的节点故障发生后数据依然可用，可将其用作数据来源，可用于存储中间态的处理结果，并可存储计算的较终结果。

YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一个资源管理器）的缩写，可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口，YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。

MapReduce：MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎。

批处理模式

Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括：

从HDFS文件系统读取数据集

将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点

针对每个节点上的数据子集进行计算（计算的中间态结果会重新写入HDFS）

重新分配中间态结果并按照键进行分组

通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”

将计算而来的较终结果重新写入 HDFS

优势和局限

由于这种方法严重依赖持久存储，每个任务需要多次执行读取和写入操作，因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上较丰富的资源，这意味着MapReduce可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapReduce具备极高的缩放潜力，生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。

MapReduce的学习曲线较为陡峭，虽然Hadoop生态系统的其他周边技术可以大幅降低这一问题的影响，但通过Hadoop集群实现某些应用时依然需要注意这个问题。

围绕Hadoop已经形成了辽阔的生态系统，Hadoop集群本身也经常被用作其他软件的组成部件。很多其他处理框架和引擎通过与Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN资源管理器。

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