大数据架构师必知必会系列:分布式计算框架

发布于:2023-09-27 ⋅ 阅读:(104) ⋅ 点赞:(0)

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近几年,随着云计算、大数据等技术的不断革新和发展,分布式计算也成为一个热门话题。相对于单机计算来说,分布式计算能够将海量的数据进行并行处理,在一定程度上提高了处理效率,同时还可以进行横向扩展,提升系统的容错能力。

由于分布式计算面临各种各样的问题,比如系统可用性问题、性能问题、可靠性问题、容错性问题、一致性问题等等,因此,设计、开发、维护分布式计算框架就显得尤为重要。本系列的文章旨在对分布式计算框架进行全面的剖析,帮助读者理解分布式计算框架的基本原理,掌握分布式计算框架的使用技巧,降低分布式计算框架的开发难度,并且提升分布olate计算框架的质量和效率。

本系列文章包括以下几个方面内容:

  1. Apache Hadoop - Hadoop 是一个开源的基于 Java 的分布式计算框架,它提供了一整套简单易用的工具和服务,用于存储、处理和分析大型数据集。
  2. Spark - Spark 是另一种流行的分布式计算框架,它最初被称为 Lightning 项目,最初目标是在内存中运行,后被移植到 Java 和 Scala 上运行,现在已经演进到了更加广泛的应用场景。
  3. Storm - Storm 是 Twitter 提供的一款开源分布式计算框架,它可以在集群上快速实时处理海量数据,但是它缺少管理功能,需要自己编写应用程序来管理任务调度。
  4. Flink - Flink 是阿里巴巴团队开源的分布式计算框架,它的性能比较强劲,而且提供了丰富的 API 和数据源接口。
  5. TensorFlow – Tensorflow 是 Google 提供的一个开源机器学习框架,它使用数据流图(DataFlo

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