2020年10種最佳大數據工具
您是否曾經想過如何為業務和應用程序開發選擇最佳的大數據引擎?大數據軟件市場是巨大的，競爭激烈的，充滿了看似非常相似的軟件。
當前，大數據是企業軟件開發和補充中最需要的之一。大數據技術的高度普及是由于數據量的快速和持續增長引起的現象。
必須檢查,構造和處理海量數據陣列，以提供所需的帶寬。數據處理引擎在用于移動應用程序的技術堆棧中得到了越來越多的使用，等等。
那么，什么大數據框架將是2020年的最佳選擇?您應該為產品選擇什么?讓我們找出答案!
頂級大數據框架:技術公司將在2020年選擇什么?
如今，可能沒有單一的大數據軟件無法處理大量數據。已經創建了特殊的大數據框架來實現和支持此類軟件的功能。它們有助于快速處理和構建大量實時數據。
什么是最好的大數據工具?
目前市場上有許多很棒的大數據工具。為了進入前10名，我們必須排除很多值得一提的著 名解決方案一Kafka和Kafka Streams, Apache TEZ, Apache Impala, Apache Beam，Apache Apex。但是，我們只選擇代表:
最受歡迎，例如Hadoop, Storm, Hive和Spark;
最有前途的像Flink和Heron;
最有用的，例如Presto和MapReduce;
此外，大多數被低估的公司如Samza和Kudu。
我們已經進行了透徹的分析，以構成將在2020年成為主流的這些頂級大數據框架。讓我們一起來看看!
1. Hadoop，它在2020年仍然會流行嗎?
Apache Hadoop是大數據存儲和處理的革命性解決方案。大多數大數據軟件都是圍繞Hadoop構建的或與Hadoop兼容的。這是來自Apache Software Foundation的開源項目。
什么是Hadoop框架?
Hadoop非常適合可靠，可擴展的分布式計算。但是，它也可以用作通用文件存儲。它可以存儲和處理PB的數據。該解決方案包含三個關鍵組件:
HDFS文件系統，負責Hadoop集群中數據的存儲;
MapReduce系統，旨 在處理集群中的大量數據;
YARN，處理資源管理的核心。
Hadoop如何精確地解決現代DBMS的內存問題? Hadoop在交互式數據庫和數據存儲之間使用中間層。其性能隨著數據存儲空間的增加而增長。為了進一步擴 展，您可以將新節點添加到數據存儲中。
Hadoop可以存儲和處理許多PB的信息，而Hadoop中 最快的進程只需幾秒鐘即可運行。它還禁止在處理過程中對已存儲在HDFS系統中的數據進行任何編輯。
媒體對“Hadoop的死亡”的熱議背后是否有何用意?
第一次問世時是革命性的，它催生了一個圍繞著它的產業鏈。現在，大數據正在遷移到云中，并且有很多關于災難的說法。Hadoop終結了嗎?考慮一下，大多數數據都存儲在HDFS中，并且仍然需要用于處理或轉換它的工具。
Hadoop仍然是一個強大的批處理工具， 可以與大多數其他大數據分析框架集成。它的組件: HDFS,MapReduce和YARN對行業本身是不可或缺的。因此，看起來它不會很快消失。
但是，盡管Hadoop無疑很受歡迎，但技術進步提出了新的目標和要求。更多高級替代品正逐漸進入市場，以搶占市場份額(我們將進一 步討論其中的一些)
2. MapReduce。這個大數據搜索引擎會過時嗎?
MapReduce是Hadoop框架的搜索引擎。它最早是由Google于2004年作為并行處理大量原始數據量的算法而引入的。后來，它成為了我們如今所知的MapReduce。
該引擎將數據視為條目，并分三個階段處理它們:
1.地圖(數據的預處理和過濾)。
2.隨機播放(工作節點對數據進行排序，每個節點對應一個輸出鍵，這是地圖功能產生的)。
3.精簡(精簡功能由用戶設置，并為單獨的輸出數據組定義最終結果)。
所有值中的大多數由Reduce返回(函數是MapReduce任務 的最終結果)。MapReduce提供數據的自動并行化，高效的平衡和故障安全性能。
多年來，它一直是該行業的主食，并與其他著名的大數據技術一起使用。 但是MapReduce可以替代,尤其是Apache Tez。它是高度可定制的，并且速度更快。它使用YARN進行資源管理，因此資源效率更高。
3.SPRAK還是以前那樣強大的工具?
Apache Spark繼續為最佳的大數據框架。與Apache Hadoop相比，它是一個開放源代碼框架，是作為更高級的解決方案而創建的。最初的框架是為處理大數據而明確構建的。這兩種解決方案之間的主要區別在于數據檢索模型。
Apache Spark一Computerphile
Hadoop將數據與MapReduce算法的每個步驟一起保存在硬盤上。當Spark執行所有操作時，將使用隨機存取存儲器。因此，Spark顯示 了快速的性能，并允許處理大量數據流。Spark的功能支 柱和主要特征是高性能和故障安全性。
它支持四種語言:
Scala;
Java;
Python;
R.
它包含五個組件:核心和四個與大數據進行優化交互的庫。Spark SQL是用于結構化數據處理的四個專用框架庫之一。使用DataFrame和解決Hadoop Hive請求的速度提高了100倍。
Spark的Sparkling Water 2.3.0是業界最佳的Al實施之一。Spark還具有Streaming工具，可實時處理特定于線程的數據。實際上，該工具更多地是微批量處理器而不是流處理器，并且基準測試也證明了這一點。
最快的批量處理器或最大的流處理器?
Spark的行為 更像是快速批量處理器，而不是像Flink，Heron或Samza這樣的實際流處理器。如果您在批處理處理器中需要類似流的功能，那就可以了。或者,如果您需要高吞吐量的慢速流處理器。這是一個觀點問題。
Spark創始人指出，處理每個微批處理的平均時間僅需0.5秒。接下來是MLib,它是一種分布式機器學習系統,比Apache Mahout庫快9倍。同樣，最后一個庫是GraphX,用于可伸縮處理圖數據。
Spark通常被認為是Hadoop的實時替代品。可以，但是與Hadoop生態系統中的所有組件一樣，它可以與Hadoop和其他重要的大數據框架一起使用 。
4.HIVE 大數據分析框架
Apache Hive由Facebook創建，旨在結合最流行的大數據框架之一的可擴展性。它是將SQL請求轉換為MapReduce任務鏈的引擎。
該引擎包括以下組件:
解析器(對傳入的SQL請求進行排序) ;
優化器(優化請求以提高效率) ;
執行程序(在MapReduce框架中啟動任務)
Hive可以與Hadoop集成(作為服務器部分)，以分析大數據量。這是一一個基準測試，顯示了Hive在Tez上的競爭表現(越低越好)。
在最初發布十年后，Hive仍然是最常用的大數據分析框架之一。
Hive 3由Hortonworks于2018年發布。它將MapReduce替換為Tez作為搜索引擎。它具有機器學習功能，并與其他流行的大數據框架集成。
但是，在Hortonworks和Cloudera最近合并之后，一些人對該項目的未來感到擔憂。Hive的主要競爭對手Apache Impala由Cloudera發行。
5.Storm ,是Twitter第一個大數據框架
Apache Storm是另一個杰出的解決方案，專注于處理大型實時數據流。Storm的主要功能是可伸縮性和停機后迅速恢復的能力。您可以在Java, Python, Ruby和Fancy的幫助 下使用此解決方案。
Storm具有幾個元素，使其與類似物大為不同。第一個是Tuple,它是支持序列化的關鍵數據表示元素。然后是Stream,其中包含在Tuple中命名字段的方案。Spout從外部來源接收數據，從中形成元組，并將其發送到Stream。
還有數據處理程序Bolt和Topolog y，即一包元素及其相關描述。結合在一起，所有這些元素都可以幫助開發人員管理大量非結構化數據流。
說到性能，Storm提供了比Flink和Spark更好的延遲。但是，它的吞吐量較差。最近，Twitter (Storm的主要支持者)轉移到了一個新的框架Heron。風暴仍在使用Yelp的一樣，雅虎，阿里巴巴，以及一些大公司等。到2020年，它仍將擁有龐大的用戶群和支持。
6. Samza，為Kafka制作的流處理器
Apache Samza是與Kafka共同開發的有狀態流處理大數據框架。Kafka提供數據服務,緩沖和容錯能力。該二重奏旨在用于需要快速單階段處理的地方。借助Kafka,可以以較低的延遲使用它。Samza還可在處理過程中保存局部狀態，以提供額外的容錯能力。
Samza專為Kappa體系結構(僅用于流處理管道)而設計，但可以在其他體系結構中使用。Samza使用YARN來協商資源。因此，它需要一個Hadoop集群才能工作,這意味著您可以依賴YARN提供的功能。
這個大數據處理框架是為Linkedin開發的，eBay和TripAdvisor還將其用于欺詐檢測。 Kafka使用了相當一部分代碼來創建競爭的數據處理框架Kafka流。總而言之，Samza是一 個強大的工具，擅長于其用途。但是Kafka流可以完全取代它嗎?只有時間會給出答案。
7.Flink,真正的混合大數據處理器。
Apache Flink是用于流和批處理的強大的大數據處理框架。它最初是在2008年左右作為科學實驗的一部分而構思的，并于2014年左右開始開源。此后一直受到歡迎。
Flink具有許多有趣的功能和令人印象深刻的新技術。它使用像Apache Samza這樣的有狀態流處理。但是它也可以進行ETL和批處理，效率很高。
最適合Lambda管道
對于簡化同時需要流處理和批處理的體系結構而言，這是一個絕佳的選擇。它可以從提取的數據中提取時間戳，以創建更準確的時間估計和流數據分析的更好框架。它還具有機器學習的實現能力。
作為Hadoop生態系統的一部分， 它可以輕松集成到現有架構中。它具有與MapReduce和Storm集成的傳統,因此您可以在其.上運行現有的應用程序。它對大數據具有良好的可伸縮性。
Flink非常適合設計事件驅動的應用程序。您可以在其上設置檢查點以在處理過程中發生故障時保留進度。Flink還與流行的數據可視化工具Zeppelin具有連接性。
阿里巴巴使用Flink觀察光棍節的消費者行為和搜索排名。結果，銷售額增長了30%。金融巨頭ING使用Flink構建欺詐檢測和用戶通知應用程序。此外，Flink還具有機器學習算法。
Flink無疑是令人興奮的新大數據處理技術之一。但是，可能有理由不使用它。大多數科技巨頭尚未完全接受Flink，而是選擇投資自己的具有類似功能的大數據處理引擎。例如，Google的Data Flow + Beam和Twitter的Apache Heron。同時，Spark和Storm繼續擁有 可觀的支持和支持。總而言之，Flink是一 個框架，預計將在2020年增加其用戶基礎。
8.Heron,這個流處理器將成為下一個大問題嗎?
Heron,這是較新的大數據處理引擎之一。 Twitter將其開 發為Storm的新一代替代產品。它旨在用于實時垃圾郵件檢測，ETL任務和趨勢分析。
Apache Heron與Storm完全向后兼容，并且遷移過程簡單。其設計目標包括低延遲，良好且可預測的可伸縮性以及易于管理。開發人員非常重視進程隔離，以便于調試和穩定地使用資源。Twitter的基準 顯示，與Storm相比有了顯著改善。
該框架仍處于開發階段，因此,如果您正在尋找早日采用的技術，則可能適合您。通過與Storm的出色兼容性以及Twitter的強大支持，Heron可 能很快會成為下一個大問題。
9. Kudu
Apache Kudu是令人興奮的新存儲組件。它旨在簡化Hadoop生態系統中的一些復雜管道。它是一種類似于SQL的解決方案，旨在將隨機讀取和順序讀取和寫入結合在一起。
專門的隨機或順序訪問存儲可以更有效地達到其目的。Hbase的隨機訪問掃描速度是后者的兩倍，而具有Parquet的HDFS則可與批處理任務媲美。
沒有簡單的方法來進行具有適當速度和效率的隨機和順序讀取。特別是對于需要快速不斷更新數據的環境。直到苦都。它旨在與Hadoop生態系統的大多數其他大數據框架集成，尤其是Kafka和lmpala。
在Kudu.上建立的項目
Kudu目前用于華爾街的市場數據欺詐檢測。事實證明，它特別適合處理具有頻繁更新的不同數據流。這對于實時廣告分析也非常有用，因為它速度快且提供了出色的數據可用性。
中國手機巨頭小米選擇了Kudu來收集錯誤報告。主要是因為它具有簡化和簡化數據管道以提高查詢和分析速度的能力。
10. Presto,大數據查詢引擎，用于小數據查詢
對于較小的任務，Presto是 Apache Hive的一種更快，更靈活的替代方案。Presto于2013年作為開放源代碼發布。它是一種自適應，靈活的查詢工具，適用于具有不同存儲類型的多租戶數據環境。
行業巨頭(例如Amazon或Netflix) 對其進行開發或對該大數據框架做出貢獻。Presto具有 聯邦結構，各種各樣的連接器以及許多其他功能。
最初的設計要求之一是能夠分析較小的數據子集(在50gb 一 3tb范圍內)。對于該數據范圍的描述性分析非常方便。
如何選擇大數據技術?
一個棘手的問題。綜上所述，可以肯定地說，數據處理框架中沒有最佳選擇。每個人都有其優點和缺點。而且，某些解決方案提供的結果嚴格取決于許多因素。
根據我們的經驗，使用不同工具的混合解決方案效果最佳。大數據框架市場上的各種報價使精通技術的公司可以選擇最合適的工具來完成任務。
您是否仍然想知道哪種框架最適合大數據?
雖然我們之前已經以正確的方式回答了這個問題。那些仍然感興趣的人，我們認為什么是大數據框架最有用，我們將它們分為三類。
The Storm是最適合流媒體播放的內容，比Heron慢, 但背后有更多發展。
Spark是批處理任務的最佳選擇，有用的功能可以執行其他操作;
Flink是最好的混合動力車。為此開發的，具有相關功能集。
但是，我們再次強調這一點。最好的框架是適合當前任務的框架。
盡管當今有許多框架，但是在大多數開發人員中，只有少數非常受歡迎和需要。在本文中，我們考慮了10個頂級大數據框架和庫，這些框架和庫必將在即將到來的2020年保持領先地位。
大數據軟件市場無疑是一個競爭激烈且令人困惑的領域。不乏新穎有趣的產品以及創新功能。我們希望這個大數據框架列表可以幫助您進行導航。
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