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。

相关问题

hadoop spark kafka flink的关系

Hadoop、Spark、Kafka和Flink都是大数据处理领域广泛使用的开源技术。它们之间的关系是相互补充、相互支持的。

Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据。它包括HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架。通过Hadoop可以存储和处理PB级别的结构化和非结构化数据。

Spark是一个快速通用的计算引擎，可以在内存中完成数据处理。Spark提供了诸如Spark SQL、Spark Streaming、MLib和GraphX等丰富的库和工具集，非常适合大规模数据处理和分析。

Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。它可以存储和处理海量的实时数据流，并允许多个消费者分别读取和处理各自的数据。

Flink是一个分布式、可扩展的流式数据处理框架。它提供了类似于Spark Streaming的实时数据处理功能，并拥有流处理和批处理融合的能力。

这四种技术的综合使用可以大幅度提高大数据处理的效率和精度。举例来说，Kafka可以用于数据的收集和传输，Hadoop可以用于数据的存储和处理，Spark可以用于数据的数据分析和处理，Flink可以用于实时流数据的处理。这些技术可以按照需要灵活组合使用，实现更高效的大数据处理。