热门搜索: XEON E5-2697V2
当前位置: 首页 > 技术文章 > 集群技术 > Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较
Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较
作者: 来斌 时间:2015-10-15

大数据

比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求,目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势,现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目,下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析,以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。

Hadoop MapReduce 是三者中出现最早,知名度最大的分布式计算框架,最早由 Google Lab 开发,使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低,原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点,而且在时效性上有了很大提高,中间结果可以保存在内存中,从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持,多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计,因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用,而且它理论上支持所有语言,只需要少量代码即可完成适配器。

下面的表格是对三者部分特性的比较,描述时间为 2015-5-3,三个项目均处于快速迭代中,文中描述特性会随时产生变化,如果与官方文档产生出入以官方文档为准。

大数据

表格说明:

开源时间以 github 上最早的 commit 或者官网上最早发布版本的时间为准。

当前版本与特性描述截止 2015-5-3。

相关资料量通过比较官方文档、搜索引擎、论坛等途径得出。

部分比较数据来源于实践或相关文章(未找到出处)。

本文会保持更新,如果数据发现有出入,欢迎指正。

  • 文章评价
暂时还没有任何用户评论
总计 0 个记录,共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页
用户评价
用户名: 匿名用户
E-mail:
评价等级:
评论内容:
24小时服务热线:

订阅最新产品资讯:

关于我们
连众科技介绍
联系客服
新手指南
注册会员
申请经销商
购物流程
常见问题
配送及支付
配送安装说明
支付方式
售后服务
售后保修政策
延保服务
代保服务
返修流程
退/换货服务
连众商城微信公众号

扫一扫,获取最新资讯

服务时间:全年9:00-19:00

售前客服:
售前
售前
售前
类目经理:
经理
售后客服:
售后
售后