如Flink和Apex，可能比Spark更快。处理结构化数据：Spark可以处理结构化数据，但不限于此。Spark是一个通用的数据处理引擎，可以处理结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。仅支持批处理：Spark不仅支持批处理，还支持流处理。SparkStreaming是Spark中的流处理库，可以实时处理数据流。
实时计算的组件有很多，数据采集组件及中间件：Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等。
Spark能够处理大规模数据集，并且可以与其他分布式存储系统（如Hadoop）集成。Spark的核心组件包括Spark Core（提供分布式计算的基本功能）、Spark SQL（用于处理结构化数据）、Spark Streaming（用于实时数据流处理）等。Apache Flink Apache Flink是一个开源的流处理框架，适用于实时数据流处理和批处理。
核心问题是关于数据流处理的两种模型：Spark Structured Streaming的微批处理和Flink的流处理。它们的区别在于处理数据的实时性和延迟性。Spark Structured Streaming，就像“群聊”，将实时数据切分为小批次，每批处理完后输出结果，可能导致秒级延迟，优点是容错性强、开发简单且集成度高。
Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据流管道和应用。它提供了高吞吐量、可扩展性和容错性，允许发布和订阅记录流。Kafka常用于实时日志收集、消息传递等场景，与Hadoop和Spark等大数据框架结合使用，可以实现高效的数据处理和分析流程。
spark基于micro-batch实现，提高了throughputs，但是付出了latency的代价。一般spark的latency是秒级别的。storm是native streaming实现，可以轻松的达到几十毫秒级别的latency，在几款框架中它的latency是最低的。storm trident是基于micro-batch实现的，latency较高。
Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的 标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
关于分布式计算框架 Hadoop 是分布式计算框架的基础，其中的HDFS提供文件存储，Yarn进行资源管理。在这上面可以运行MapReduce、Spark、Tez等计算框架。MapReduce ：是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，非常适合数据密集型计算。
MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。YARN是Hadoop0引入的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。
Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的 标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
计算性能更高。流式计算场景下可用的计算引擎有Spark Streaming和Flink。分布式文件系统HDFS，十多年来一直作为大数据存储的标配。HDFS通过多副本策略，充分利用节点的存储资源，解决了大数据可靠性，一致性问题。HBase用于解决大数据场景下数据随机读写的问题，基于kv存储，扩展性更高。
不同于Storm、SparkStreaming等流计算引擎，它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎，还提供了许多高级功能。比如提供有状态计算，支持状态管理，支持数据语义的强一致性，支持事件时间，水印处理消息无序。Flink核心概念和基本概念Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。
第二类则是实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师，这类岗位需熟练掌握Kafka、Structured streaming、 ticcIarchRedis、 nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis等技术。
核心问题是关于数据流处理的两种模型：Spark Structured Streaming的微批处理和Flink的流处理。它们的区别在于处理数据的实时性和延迟性。Spark Structured Streaming，就像“群聊”，将实时数据切分为小批次，每批处理完后输出结果，可能导致秒级延迟，优点是容错性强、开发简单且集成度高。
为了防止重复数据，目标表最好使用去重模型。尽管如此，Flink CDC对开发者的技术要求较高，需要一定的问题解决能力。总结来说，Flink的MySQL CDC功能在满足数据导入需求上是可行的，但需要满足特定的环境配置和开发者技能。作者计划在后续的文章中继续探讨Spark的Structured Streaming在同样场景下的表现。
Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。
混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。
Spark的主要特点 Spark拥有多种显著的特点和功能，使其成为大数据领域的热门选择。它支持多种编程语言和API，使得开发者可以轻松地编写代码来处理数据。此外，Spark提供了丰富的库和工具，支持各种类型的数据处理任务，包括流处理、机器学习、图处理和SQL查询等。
题主是否想询问“spark不具有的特点有哪些”spark不具有的特点有高速处理，处理结构化数据，仅支持批处理。具体如下：高速处理：Spark是一种快速的数据处理引擎，能够在内存中快速执行大规模数据处理任务，但不是最快的数据处理引擎。
总之，Spark是一个高性能、通用的大数据处理工具，它具有简单易用、高效可靠、可扩展性强等特点，被广泛应用于各种不同的应用场景中。
·速度快：Spark基于内存进行计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）。·容易上手开发：Spark的基于RDD的计算模型，比Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解，更加易于上手开发，实现各种复杂功能，比如二次排序、topn等复杂操作时，更加便捷。
Spark不仅仅针对离线批处理应用，还支持交互式查询、流数据处理等多种应用场景。Spark系统的主要特点是支持多种编程语言和标准的接口，能够简化开发难度和实现。Spark系统的优点是什么？Spark系统采用了内存计算的方式，减少了磁盘IO。由于RDD具有内存计算和持久化机制，Spark能够实现更快的计算。
常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。
MapReduce On YARN：YARN天生支持，目前已非常完善（从YARN将要发布0-beta版可看出，较之前版本，这一块基本没有修改）。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发，旨在解决大数据的存储和分析问题。其核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。Hadoop拥有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性等优势，是大数据处理的重要工具。
