大数据（三）大数据计算引擎

说明

• 本博客每周五更新一次。
• 介绍过大数据平台的搭建、应用和存储，本期分享下大数据计算。

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大数据计算引擎

• 什么是计算引擎？
  • 计算引擎就是一种计算规则的高度抽象聚合体，使用者按照指定的方式编写对应接口代码，然后执行就能得到需要的结果（前提没有bug）。
• 大数据计算场景分为两个种：批处理（历史文件）和流处理（实时数据）处理，日常看到计算引擎划分：
  • 第一代：批处理代表MapReduce
  • 第二代：流处理代表spark
  • 第三代：流批一体代表flink

批处理

MapReduce

• 批处理最有名且流行最广的计算引擎是MapReduce，它是hadoop平台自带计算引擎，任务调度由yarn调度管理，是hive数据库默认计算引擎。
• MapReduce会自动将计算任务拆分为map和reduce阶段，并分发到平台节点进行计算，最终汇聚结果并输出，由于每步计算过程，结果都会生成文件，所以该计算引擎非常稳定，缺点是执行速度较慢。
• 由于MapReduce超强的稳定性，开放自由的接口开发框架，经历几代计算引擎变更，特定领域的地位依然稳定。

tez

• hadoop2新增计算引擎，MapReduce是第二代，优化原有MapReduce框架结构，合并非必要计算过程，减少数据存储次数，执行时间大幅提升。
• 实际工作中未接触到任何tez实现的代码开发实现，仅用作hive计算引擎，但它对特定sql解析有异常，日常与MapReduce互补使用。

流批处理

Flink

• 这几年国内大数据行业爆火的流批一体计算引擎技术，该项目已被阿里收购，随着近几年国产化浪潮，它的呼声巨大。
• 1.12版本流批计算接口合并，总体上流处理能力强。

spark

• 与Flink同类软件，独有RDD能力，支持流批和机器学习计算，某些方面开创先河。
• 实际使用中根据实际场景和Flink同时使用。

总结

• 当前大数据计算主要使用以上引擎，没有绝对的谁好谁坏，在速度和稳定性、可维护性能达到要求，满足业务需要就好。