Flink, Hadoop, Spark, Storm 对比
1. 整体流程
首先，我们来看一下整个比较的流程，如下图所示：
pie
title Comparison Process
"Flink" : 25
"Hadoop" : 20
"Spark" : 30
"Storm" : 25
2. Flink
2.1 简介
Apache Flink 是一个分布式、高性能、可伸缩的大数据处理框架。它提供了流处理和批处理的能力，并具有相对较低的延迟和高吞吐量。
2.2 实现步骤
以下是使用 Flink 实现的基本步骤：
| 步骤 | 代码 | 解释 |
|---|---|---|
| 步骤1 | StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
创建 Flink 执行环境 |
| 步骤2 | DataStream<String> stream = env.fromElements("Hello", "World"); |
定义输入数据流 |
| 步骤3 | stream.print(); |
打印数据流 |
| 步骤4 | env.execute(); |
执行作业 |
3. Hadoop
3.1 简介
Apache Hadoop 是一个用于存储和处理大数据集的开源框架。它基于分布式文件系统（HDFS）和分布式计算模型（MapReduce），可以处理大规模数据的批处理任务。
3.2 实现步骤
以下是使用 Hadoop 实现的基本步骤：
| 步骤 | 代码 | 解释 |
|---|---|---|
| 步骤1 | Configuration conf = new Configuration(); |
创建 Hadoop 配置 |
| 步骤2 | Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount"); |
创建作业 |
| 步骤3 | job.setJarByClass(WordCount.class); |
设置作业的类 |
| 步骤4 | job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); |
设置 Mapper 类 |
| 步骤5 | job.setReducerClass(IntSumReducer.class); |
设置 Reducer 类 |
| 步骤6 | job.setOutputKeyClass(Text.class); |
设置输出键类型 |
| 步骤7 | job.setOutputValueClass(IntWritable.class); |
设置输出值类型 |
| 步骤8 | FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); |
设置输入路径 |
| 步骤9 | FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); |
设置输出路径 |
| 步骤10 | System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); |
执行作业并退出 |
4. Spark
4.1 简介
Apache Spark 是一个快速、通用、分布式的大数据处理引擎。它提供了高级 API（如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX），可以进行批处理和流处理，并且支持交互式查询。
4.2 实现步骤
以下是使用 Spark 实现的基本步骤：
| 步骤 | 代码 | 解释 |
|---|---|---|
| 步骤1 | SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); |
创建 Spark 配置 |
| 步骤2 | JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); |
创建 Spark 上下文 |
| 步骤3 | JavaRDD<String> lines = sc.textFile(inputFile); |
读取输入文件并创建 RDD |
| 步骤4 | JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator()); |
切分单词 |
| 步骤5 | JavaPairRDD<String, Integer> counts = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)).reduceByKey((a, b) -> a + b); |
计算单词计数 |
| 步骤6 | counts.saveAsTextFile(outputFile); |
保存结果到输出文件 |
5. Storm
5.1 简介
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。它支持消息传递和可扩展性
