Apakah rangka kerja pemprosesan data besar Java dan kelebihan dan kekurangan masing-masing?

Untuk pemprosesan data besar, rangka kerja Java termasuk Apache Hadoop, Spark, Flink, Storm dan HBase. Hadoop sesuai untuk pemprosesan kumpulan, tetapi mempunyai prestasi masa nyata yang lemah dan sesuai untuk pemprosesan lelaran data penstriman dalam masa nyata penstriman Storm mempunyai toleransi kesalahan yang baik, tetapi sukar untuk memproses status; ialah pangkalan data NoSQL dan sesuai untuk membaca dan menulis secara rawak. Pilihan bergantung pada keperluan data dan ciri aplikasi.

Rangka kerja pemprosesan data besar Java serta kelebihan dan kekurangannya

Dalam era data besar hari ini, pemilihan rangka kerja pemprosesan yang betul adalah penting. Yang berikut memperkenalkan rangka kerja pemprosesan data besar yang popular di Java dan kelebihan dan kekurangannya:

Apache Hadoop

• Kelebihan:

  • Data PB-up
  boleh dipercayai, berskala FS🜜 diedarkan fail Sistem

• Kelemahan:

  Berorientasikan kelompok, prestasi masa nyata yang lemah
  • Konfigurasi dan penyelenggaraan yang rumit

• Apache Spark
  Kelebihan:
  • Tinggi prestasi, Kependaman rendah
  • Pengoptimuman pengkomputeran memori, sesuai untuk rawatan berulang
Menyokong pemprosesan penstriman

• Kelemahan:
  • Untuk sokongan
yang kompleks untuk keperluan sumber, kekurangan

yang tinggi

APACHE FLINK

• Kelebihan:
  • Pemprosesan masa nyata satu kali yang tepat
  • Penstriman campuran dan pemprosesan kelompok
  Keupayaan tinggi, kependaman rendah
• :
  Penggunaan yang kompleks dan penyelenggaraan
  • Penalaan adalah sukar tahap kedua)

Kelemahan:

Sukar untuk memproses maklumat negeri

• Tidak boleh melakukan pemprosesan kelompok
  • Apache HBase

• • Pangkalan data NoSQL, berorientasikan lajur
  Putaran Tinggi, kependaman rendah

Sesuai untuk membaca dan menulis rawak berskala besar

• Kelemahan:
  Hanya menyokong transaksi satu baris
  • Penggunaan memori tinggi

• Andaikata kita mahu untuk memproses fail teks 10TB Dan mengira kekerapan setiap perkataan.

  Hadoop:
  • Kami boleh menggunakan MapReduce untuk memproses fail ini, tetapi kami mungkin menghadapi masalah kependaman.
  • Spark:
  Pengkomputeran dalam memori Spark dan keupayaan berulang menjadikannya sesuai untuk senario ini.

Flink: Fungsi pemprosesan penstriman Flink boleh menganalisis data dalam masa nyata dan memberikan hasil terkini.

Memilih rangka kerja yang paling sesuai bergantung pada keperluan pemprosesan data khusus dan ciri-ciri aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah rangka kerja pemprosesan data besar Java dan kelebihan dan kekurangan masing-masing?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!