大数据处理框架是什么？
处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。
例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。
虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。
为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。
在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。
批处理系统
批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。
批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...
有界：批处理数据集代表数据的有限集合
持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中
大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法
批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。
需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。
大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。
Hadoop框架
提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处理框架，他提出的Map和Reduce的计算模式简洁而优雅。迄今为止，Hadoop已经成为了一个广阔的生态圈，实现了大量算法和组件。由于Hadoop的计算任务需要在集群的多个节点上多次读写，因此在速度上会稍显劣势，但是其吞吐量也同样是其他框架所不能匹敌的。
Storm框架
与Hadoop的批处理模式不同，Storm采用的是流计算框架，由Twitter开源并且托管在GitHub上。与Hadoop类似的是，Storm也提出了两个计算角色，分别为Spout和Bolt。
如果说Hadoop是水桶，只能一桶一桶的去井里扛，那么Storm就是水龙头，只要打开就可以源源不断的出水。Storm支持的语言也比较多，Java、Ruby、Python等语言都能很好的支持。由于Storm是流计算框架，因此使用的是内存，延迟上有极大的优势，但是Storm不会持久化数据。
Samza框架
Smaza也是一种流计算框架，但他目前只支持JVM语言，灵活度上略显不足，并且Samza必须和Kafka共同使用。但是响应的，其也继承了Kafka的低延时、分区、避免回压等优势。对于已经有Hadoop+Kafka工作环境的团队来说，Samza是一个不错的选择，并且Samza在多个团队使用的时候能体现良好的性能。
Spark框架
Spark属于前两种框架形式的集合体，是一种混合式的计算框架。它既有自带的实时流处理工具，也可以和Hadoop集成，代替其中的MapReduce，甚至Spark还可以单独拿出来部署集群，但是还得借助HDFS等分布式存储系统。Spark的强大之处在于其运算速度，与Storm类似，Spark也是基于内存的，并且在内存满负载的时候，硬盘也能运算，运算结果表示，Spark的速度大约为Hadoop的一百倍，并且其成本可能比Hadoop更低。但是Spark目前还没有像Hadoop哪有拥有上万级别的集群，因此现阶段的Spark和Hadoop搭配起来使用更加合适。
Flink框架
Flink也是一种混合式的计算框架，但是在设计初始，Fink的侧重点在于处理流式数据，这与Spark的设计初衷恰恰相反，而在市场需求的驱使下，两者都在朝着更多的兼容性发展。Flink目前不是很成熟，更多情况下Flink还是起到一个借鉴的作用。
大数据工程师需要掌握哪些技能呢？
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术：
什么是大数据?大数据的产生、特点、用途
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
关于大数据的一些真知灼见
大数据很强大，但还是有很多人仍然不知道它到底是什么。让我们来学习大数据的真实表现，以及如何更好地促进企业转型。或许我们经常听到有人讲大数据，但仍然有很多人不知道它到底是什么。
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