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2023-07-20
构建大数据分析平台的典型方案包括:
基于Hadoop的离线分析方案
数据存储:HDFS
数据处理:MapReduce, Hive, Spark
资源管理:YARN
工作流任务调度:Azkaban, Oozie
优点:技术成熟,批处理能力强,可处理PB级数据
缺点:离线分析,不适合实时数据
基于 Spark 的实时流处理方案
数据存储:HDFS、HBase
流处理:Spark Streaming, Flink
资源管理:YARN
工作流任务调度:Azkaban, Oozie
优点:实时数据处理,支持机器学习等分析需求
缺点:技术门槛较高
结合离线和实时的混合处理方案
离线分析:Hadoop
实时分析:Spark Streaming
分层存储:HDFS + HBase
资源统一管理:YARN
优点:兼顾批处理和流处理,弹性扩展
缺点:系统复杂度提高
基于云平台的大数据分析平台
数据存储:S3, BigQuery
数据处理:EMR, Dataproc
资源管理:自动缩放
工作流管理:Step Functions
优点:简单快速,按需使用,降低维护成本
缺点:数据安全和主权控制较弱
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