flink spark mapreduce

Flink、Spark和MapReduce都是大数据处理框架，它们有各自的特点和适用场景。

Flink是一个流式计算框架，它能够处理实时数据流和批处理数据，并提供了丰富的操作算子和优化策略。Flink具有低延迟、高吞吐量和容错性强的特点，适用于需要实时响应的应用场景。

Spark是一个通用的大数据处理框架，它提供了高级API和丰富的库，包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和GraphX等。Spark支持内存计算，能够快速地处理大规模的数据，并且具有易用性和灵活性。

MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型，它将计算过程分为map和reduce两个阶段，通过将数据分片并在集群中并行处理来实现大规模数据的处理。MapReduce适合离线批处理任务，但不适合实时计算。

相关问题

Kafka,Spark,Mapreduce,Flink哪个不属于典型的分布式计算系统

Kafka不属于典型的分布式计算系统，而是一种分布式的消息队列系统。Spark、MapReduce和Flink都是典型的分布式计算系统。其中，MapReduce是Hadoop生态圈中的一部分，它将大规模数据集分成小的数据块，然后在分布式计算集群上并行处理，最终将结果汇总。Spark和Flink也是用来处理大规模数据的分布式计算框架，它们提供了内存计算和流处理等特性，比MapReduce更加高效和灵活。

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Spark YARN是Apache Spark的一种部署模式，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器来管理Spark应用程序的资源分配和任务调度。YARN是Hadoop生态系统的一部分，用于统一管理集群资源，使各种计算框架（如Spark、MapReduce等）能够在同一个集群上并发运行。

Flink YARN是Apache Flink的一种部署模式，也是利用YARN作为资源管理器来管理Flink应用程序的资源分配和任务调度。类似于Spark YARN，Flink YARN允许Flink作业在共享的集群上并发运行，而无需为每个作业分配独立的资源。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它负责集群资源的调度和管理，以及为不同的计算框架提供统一的资源分配。YARN允许多个计算框架（如Spark、Flink、MapReduce等）在同一个集群上共享资源，并根据需要进行动态分配。它提供了对集群资源的精确控制和资源隔离，以实现高效的资源利用和作业调度。