YARN与流式计算： Storm、Hadoop和新兴框架的融合趋势

"流式计算的最新进展集中在技术整合与优化上，特别是在YARN和Mesos等集群管理框架的支持下，使得多种数据处理框架能够共存并协同工作。Storm作为实时流处理系统的代表，与其他技术如Hadoop MapReduce、Tez、Spark、Hive以及机器学习等领域的结合，推动了大数据处理的多元化发展。" 流式计算是一种处理无限数据流的技术，它与批处理（如Hadoop MapReduce）的主要区别在于，流式计算强调的是数据到达时的即时处理，而批处理则关注对历史数据的批量分析。随着大数据场景的多样化，流式计算的重要性日益凸显，尤其是在实时分析、监控和预测等领域。 在描述中提到的YARN（Yet Another Resource Negotiator），是Hadoop 2.x引入的资源管理系统，它将Hadoop的JobTracker职责拆分为Resource Manager和Application Master，使得Hadoop集群可以支持更多的计算框架，如Spark、Storm等，而不仅仅限于MapReduce。YARN允许这些框架并行运行，提高了资源利用率和系统灵活性。 Storm作为一个分布式实时计算系统，擅长处理持续不断的数据流，确保每个事件都得到正确处理。当Storm与YARN结合，可以在Hadoop集群上无缝运行，提供了实时数据处理的能力，同时利用了Hadoop的存储和计算资源。 另一方面，Hortonworks通过Tez优化了Hive的性能，使其更适合处理大规模数据查询。Tez是一个基于DAG（有向无环图）的任务执行框架，比传统的MapReduce更高效。同时，YARN使得在Hadoop上运行Spark成为可能，Spark提供内存计算，显著提升了数据处理速度。 微软利用YARN改进了Hadoop在机器学习场景下的应用，这表明Hadoop不再局限于批处理，而是逐渐向更多计算模型扩展。另外，Mesos作为另一个集群管理框架，虽然不依赖于HDFS，但同样能支持多框架共存，提供资源调度和管理。 流式计算的最新进展体现了大数据处理技术的融合与创新，各种框架之间的协作和集成，如Storm、Hadoop、Spark、Tez等，共同构建了一个更加健壮和适应性强的大数据生态系统。这种发展趋势不仅提升了处理效率，还扩大了Hadoop在大数据应用程序中的影响力，预示着未来大数据处理将更加多元化和智能化。