[大数据处理生态系统]hdfs,mapreduce,hadoop,spark,storm,flink(层级关系)

import_random
58 阅读4分钟

核心关系总结

这些技术都属于大数据处理生态系统，但它们扮演着不同的角色，处于不同的层次和发展时代。

你可以把它们想象成 “汽车工业”：

  • HDFS 是公路和仓库（存储系统）。
  • MapReduce, Spark, Flink, Storm 是跑在公路上的不同种类的汽车（计算框架/引擎），各有各的特长（比如货车、赛车、越野车）。
  • Hadoop 最早指的是一整套“物流解决方案”，包括自家的公路（HDFS）和自家造的货车（MapReduce）。但现在这个词的含义更宽泛了，常指以HDFS为核心的整个生态圈。

分层与关系详解

第一层：存储层 - HDFS

  • 角色： 分布式文件系统，是数据的“存放地”。
  • 特点： 高容错、高吞吐量，适合存储海量数据。它是几乎所有后续计算引擎框架都可以读取的底层存储基石。
  • 关系： Mapreduce, Spark、Flink等计算引擎, 都经常从HDFS读取数据

第二层：第一代计算框架 - MapReduce

  • 角色： 基于磁盘的批处理计算框架和编程模型。
  • 特点： 将计算过程分为Map（映射）和Reduce（归纳）两个阶段，非常简单。但中间结果需要写入磁盘，速度慢，编程复杂。
  • 与Hadoop的关系： 它是Hadoop项目最核心的原创计算组件（另一个是HDFS）。所以常说“Hadoop = HDFS + MapReduce”。

第三层：新一代通用计算引擎 - Spark

  • 角色： 统一的、基于内存的分布式计算引擎。
  • 特点： 为了解决MapReduce慢和编程难的问题而诞生。它引入了内存计算和RDD/Dataset等抽象，速度比MapReduce快10-100倍，并且提供了更易用的API（Java, Scala, Python, R）。
  • 关键优势： “一站式”解决方案。它用同一个引擎支持：
    • Spark SQL（类似Hive的SQL查询）
    • Spark Streaming（微批处理的流计算）
    • MLlib（机器学习）
    • GraphX（图计算）
  • 关系：
    • 与MapReduce： 是直接替代和进化关系。它们属于同一级别（都是计算引擎框架），但Spark性能更强、API更友好。
    • 与Hadoop： Spark取代了Hadoop中的MapReduce部分，但完美地继承了Hadoop的存储部分（HDFS）。所以现代大数据架构常是 “HDFS + Spark”。

第四层：流处理与实时计算框架 - Flink 和 Storm

  • 角色： 专注于流处理的计算框架
  • 特点对比：
    • Storm： 第一代流处理框架，特点是低延迟（可达到毫秒级），但吞吐量相对较低，API较底层，且不支持精确一次语义（Exactly-once）需要自己保证。
    • Flink： 新一代流处理框架，提出了 “流批一体” 架构。它认为批处理是流处理的一个特例。在流处理上，它同时做到了低延迟、高吞吐、Exactly-once语义，并且API非常强大。现在被公认为实时流处理领域的标杆。
  • 关系：
    • 与Spark： 存在竞争，尤其在流处理领域。Spark Streaming是“微批次”，而Flink是“真正的逐事件流处理”。目前趋势是，Flink在纯实时流处理上更受青睐，Spark在批处理和机器学习集成上更有优势。
    • 与Hadoop生态： 它们都可以独立于Hadoop运行，但通常与HDFS、YARN（Hadoop的资源调度器）集成，构成完整的数据处理平台。

直接回答你的问题

1. Spark和MapReduce是一个级别的吗？ 是的，它们是同一级别的。它们都是分布式计算引擎框架，是数据处理“引擎”本身。Spark是设计用来替代和超越MapReduce的。

2. Spark和Hadoop是一个级别的吗？ 不是。它们不是同一级别，但属于同一个生态，且Spark部分取代了Hadoop的核心组件mapreduce。

  • 狭义Hadoop（v1.0/v2.0时代）： 指代 HDFS（存储） + MapReduce（计算） + YARN（资源调度） 这套组合拳。Spark与这里的 MapReduce 是竞争/替代关系。
  • 广义Hadoop（现代）： 指以HDFS和YARN为基础的整个大数据生态系统。在这个意义上，Spark、Flink、Hive、HBase等都是运行在Hadoop生态上的顶级项目。Spark是一个可以独立运行，也可以深度集成到Hadoop生态中的强大计算引擎。

演进时间线与定位图

为了更直观地理解，可以参考下面的演进示意图：

timeline
title 大数据处理框架演进与定位
section 存储基石
 HDFS : 分布式文件存储<br>(所有计算框架的基石)
section 计算引擎演进
 批处理 : MapReduce (第一代，基于磁盘)
          : Spark (第二代，基于内存，批流融合)
 流处理 : Storm (第一代，低延迟)
         : Spark Streaming (微批处理)
         : Flink (新一代，真正的流处理，流批一体)

如何选择？

  • 如果你的业务以海量数据离线批处理和数据挖掘为主，想用一套引擎解决所有问题（SQL、批处理、机器学习），选择 Spark。
  • 如果你的业务核心是超低延迟的实时流处理（如风控、监控告警），或者希望构建流批统一的架构，选择 Flink。
  • Storm 目前在新项目中已较少使用，基本被Flink和Spark Streaming取代。
  • MapReduce 除了在维护非常老的系统时，已不建议在新项目中使用。

总结来说，现代大数据平台的经典架构往往是：HDFS（存储） + YARN/K8s（资源调度） + Spark/Flink（计算）。

avatar
文章
阅读
粉丝