YARN与流式计算: Storm、Hadoop和新兴框架的融合趋势
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更新于2024-08-13
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"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。
2022-09-22 上传
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