我深入分析了五个大数据处理框架：Hadoop，Spark，Flink，Storm，Samaza
Hadoop顶尖的框架之一，大数据的代名词。Hadoop，MapReduce，以及其生态系统和相关的技术，比如Pig，Hive，Flume，HDFS等。Hadoop是第一个，在工业界被广泛采用。为什么仍然使用Hadoop。尽管Hadoop被用来处理复杂数据，其本身其实相当简单。如果你的数据可以批量处理，可以被分割成小的处理任务，分发到计算集群，然后综合计算结果，并且整个过程都逻辑清晰，那么你的数据很可能适合用Hadoop处理。
Hadoop生态系统里有些工具的用途超出了当初作为支持MapReduce算法的范畴。一个值得注意的就是YARN，Hadoop的资源管理层。它可以用在Hadoop之外，比如用于Spark。
SparkSpark是大数据处理王国的王位继承人。Spark和Hadoop经常被放到二选一的位置，但并不是非要这样的。Hadoop的生态系统可以容纳Spark的处理引擎，用来替代MapReduce，由此产生各种由两个生态系统的工具混合起来的环境。 总的来说，Spark采用更先进的架构，使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。我总结，具体表现在如下几个方面：
框架：
Hadoop:MapRedcue由Map和Reduce两个阶段，并通过shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce模型解决问题，不得不将问题分解为若干个有依赖关系的子问题，每个子问题对应一个MapReduce作业，最终所有这些作业形成一个DAG。Spark:是通用的DAG框架，可以将多个有依赖关系的作业转换为一个大的DAG。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分为多个元操作，这些元操作可以灵活组合，产生新的操作，并经过一些控制程序组装后形成一个大的DAG作业。中间计算结果处理：
Hadoop:在DAG中，由于有多个MapReduce作业组成，每个作业都会从HDFS上读取一次数据和写一次数据（默认写三份），即使这些MapReduce作业产生的数据是中间数据也需要写HDFS。这种表达作业依赖关系的方式比较低效，会浪费大量不必要的磁盘和网络IO，根本原因是作业之间产生的数据不是直接流动的，而是借助HDFS作为共享数据存储系统。Spark：在Spark中，使用内存（内存不够使用本地磁盘）替代了使用HDFS存储中间结果。对于迭代运算效率更高。
一个具体的例子，大数据巨头Cloudera如今在把MapReduce替换为Spark。另一个例子，Spark不包含自身的分布式存储层，这样它可以利用Hadoop的分布式文件系统（HDFS），或跟Hadoop无关的，比如Mesos。Flink数据流引擎。目标是提供针对数据流的计算工具。把批量处理作为数据流的特殊情形，Flink既是批处理又是实时处理框架，但流处理还是放在第一位的。Flink提供了一系列API，包括针对Java和Scala的流API，针对Java，Scala，Python的静态数据API，以及在Java和Scala中嵌入SQL查询的代码。它也自带机器学习和图像处理包。Flink还有一系列额外特性：
高性能、低延迟支持有序和乱序事件针对有状态计算的仅限一次语义Backpressure连续流模型通过轻量级分布式快照做容错选Flink而不选Spark？Flink真的是面向流的。Spark是批处理的，尽管它可以通过缩减每次处理的事件来模拟流的效果，但毕竟不如Flink。如果你要处理真正的实时数据，Spark是不行的，得用Flink。Storm分布式计算框架，其应用被设计成有向无环图。被设计成容易处理无限流，并且可用于任何编程语言。每个节点每秒处理上百万个元组，高度可伸缩，提供任务处理保证。用Clojure写的。可用于实时分析，分布式机器学习，以及大量别的情形，特别是数据流大的。Storm可以运行在YARN上，集成到Hadoop生态系统中。五个特征：
快可伸缩容错可靠易操作不支持批处理。不支持有状态的管理(可以用Trident)。Samza消息传递基于Apache Kafka, 集群资源管理基于YARN。特性：
简单API状态管理容错可持续可伸缩可插拔处理器隔离