兩者可以結(jié)合，也可以分離。Hadoop不僅提供了HDFS的分布式數(shù)據(jù)存儲功能，還提供了稱為MapReduce的數(shù)據(jù)處理功能。所以這里我們可以完全拋棄Spark，使用Hadoop自帶的MapReduce來完成數(shù)據(jù)處理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它畢竟不提供文件管理系統(tǒng)，所以必須與其他分布式文件系統(tǒng)集成才能運(yùn)行。

大數(shù)據(jù)的框架肯定是指分布式存儲和分布式計算的框架。以前這個框架基本被hadoop壟斷，現(xiàn)在不一定了?，F(xiàn)在很多數(shù)據(jù)庫都開發(fā)了分布式版本，性能比簡單的hadoop更強(qiáng)。比如阿里的oceanbase和tidb分步計算框架也有spark，它超越了myproduce，致力于大規(guī)模計算。其中的一些，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Tensorflow，都是自帶的。

其中有一些比較流行，比如Spark，Hadoop，Hive，Storm。普雷斯托在效用指數(shù)上得分很高，而弗林克潛力巨大。1.Apache Hadoop是一個基于Java的平臺。這是一個開源框架，可以跨硬件機(jī)器集群提供批量數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。Hadoop也適用于可靠、可擴(kuò)展和分布式計算。

如何選擇Web開發(fā)框架開發(fā)框架的選擇總是眾說紛紜。尤其是Web層的開發(fā)框架眾多，各有特色，如Struts、WebWork、SpringMVC、Tapestry、JSF、WebPage3.0等等。我們先來看看為什么要使用Web開發(fā)框架——使用框架的必然框架，即框架。其實就是一個應(yīng)用的半成品。把不同應(yīng)用中的一些常見的東西提取出來做一個半成品程序。這樣的半成品就是所謂的程序框架。

在某些方面使用別人成熟的框架，相當(dāng)于請別人幫你完成一些基礎(chǔ)工作。你只需要專注于系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計。這樣就不用每次開發(fā)都從零開始，而是可以在這個基礎(chǔ)上開始構(gòu)建。使用框架最大的好處是:減少重復(fù)開發(fā)工作量，縮短開發(fā)時間，降低開發(fā)成本。同時還有其他好處，比如讓程序設(shè)計更合理，程序運(yùn)行更穩(wěn)定?；谶@些原因，基本上都會選擇一些合適的開發(fā)框架來幫助快速高效的開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)。

五大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、組織和處理大容量數(shù)據(jù)集并從中獲得洞察所需的非傳統(tǒng)策略和技術(shù)的總稱。盡管處理數(shù)據(jù)所需的計算能力或存儲容量早已超過了一臺計算機(jī)的上限，但這種類型計算的普遍性、規(guī)模和價值只是在最近幾年才經(jīng)歷了大規(guī)模的擴(kuò)張。本文將介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的一個基本組件:處理框架。處理框架負(fù)責(zé)計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，例如處理從非易失性存儲中讀取的數(shù)據(jù)或處理剛剛攝入系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

這些框架將介紹如下:僅批處理框架:ApacheHadoop僅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大數(shù)據(jù)處理框架？處理框架和處理引擎負(fù)責(zé)計算數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)?！耙妗焙汀翱蚣堋钡膮^(qū)別雖然沒有權(quán)威的定義，但很多時候，前者可以定義為實際負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)操作的組件，后者可以定義為承擔(dān)類似功能的一系列組件。

1。批處理是大數(shù)據(jù)處理的普遍需求，批處理主要操作大容量靜態(tài)數(shù)據(jù)集，在記賬過程完成后返回結(jié)果。針對這種處理模式，批處理有一個明顯的缺點(diǎn)，就是面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)，記賬處理的威力不盡如人意，目前，批處理在處理許多持久數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，因此經(jīng)常用于分析歷史數(shù)據(jù)。2.流處理批量處理后的另一個普遍需求是流處理，實時的對進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行核算，處理結(jié)果會立即可用，并隨著新數(shù)據(jù)的到來不斷更新。