作者：ezaya
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目錄

一、MapReduce

二、Spark

三、Flink & Storm

四、總結(jié)

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這四個項目能放在一起比較的背景應(yīng)該是分布式計算的演進過程。

一、MapReduce

開源分布式計算的第一個流行的框架是 Hadoop 項目中的 MapReduce 模塊。它將所有計算抽象成 Map 和 Reduce 兩個階段，在計算時通過增加機器，并行的讀取數(shù)據(jù)文件，進行 Map 或 Reduce 的操作，并將結(jié)果寫到文件中。如此反復(fù)得到最終的結(jié)果。

上面過程中，每個 Map 和 Reduce 階段所能表達(dá)的計算邏輯是有限的，因此完整的業(yè)務(wù)邏輯往往包含了多個階段。注意到每個階段都有讀取數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)寫出到文件的開銷，對于同一個任務(wù)的中間結(jié)果，其唯一用途就是被下一階段讀取，且讀后就成為垃圾文件，對中間結(jié)果落盤顯然是不合理的重大開銷。

二、Spark

基于這樣的觀察，Spark 提出了內(nèi)存計算的概念，核心思想就是中間結(jié)果盡量不落盤。依靠這樣的基礎(chǔ)思想，Spark 相對 Hadoop MapReduce 獲得了千百倍的性能提升，代價是更高的內(nèi)存開銷以及 OOM 風(fēng)險。經(jīng)歷過 Spark 1.x 年代的研發(fā)和運維應(yīng)該都對此深有體會。

三、Flink & Storm

Storm 和 Flink 完全是另一個路數(shù)。我們這里討論 Flink 的流計算部分，而不討論它早年被 Spark 全方位吊打的 DataSet 批計算部分。前面討論的批計算，其特點是輸入數(shù)據(jù)集是事先知曉且有限的，而流計算的世界觀認(rèn)為輸入數(shù)據(jù)集是無限的消息流。因此，它們的計算邏輯處理的不是一批一批的數(shù)據(jù)，而是一條一條連綿不斷的消息。

Storm 通過產(chǎn)生數(shù)據(jù)流的源頭和消費數(shù)據(jù)流的管道來抽象流計算的世界，Flink 的流計算部分其實大同小異。兩者最大的區(qū)別或者說 Flink 最大的優(yōu)勢是它擁有內(nèi)置的狀態(tài)管理和精確一次送達(dá)語義的容錯機制。Flink 的官方標(biāo)語就是狀態(tài)化的流計算，因此這才是它的核心競爭力。有了內(nèi)置的狀態(tài)管理，Flink 相比 Storm 就少了對接外部狀態(tài)存儲的負(fù)擔(dān)。要知道，每次手動對接外部存儲，重復(fù)開發(fā)量是巨大的，而且涉及兩個分布式項目的端到端一致性保證，將變得非常復(fù)雜。

四、總結(jié)

以上就是對這四個項目口水化的介紹，其使用場景大抵如下。

Spark 作為批計算的王者存在，基本處理所有分布式批處理的場景。有的時候會使用 Hadoop MapReduce 是因為存量業(yè)務(wù)沒有明顯的性能瓶頸，不需要故意開發(fā)遷移。另一種情況是在沒有嚴(yán)格性能要求的情況下，減少 Spark 的部署運維成本，簡單使用 HDFS 集群直接支持的 MapReduce 計算任務(wù)。還有一種情況是早年某些 MapReduce 作業(yè)的 DSL 的存量，傳遞依賴 MapReduce 且同樣沒有升級的強需求，例如 Pig 程序。

Flink 作為流計算的標(biāo)桿，基本覆蓋了阿里巴巴內(nèi)部的流計算場景。但是，在阿里強推之前，或者從技術(shù)上說被雙十一磨礪之前，大部分公司的偽實時需求可以通過 Spark Streaming 或者 Storm 乃至訂閱 Kafka 加消費者任務(wù)來解決。因此市面上非 Flink 的流計算大抵是過時或者有局限性技術(shù)的存量。Flink 的核心優(yōu)勢在于內(nèi)置狀態(tài)管理以及先發(fā)優(yōu)勢帶來的較為完善的功能支持，這方面解決了流計算開箱即用的問題，以及雙十一磨礪的性能優(yōu)勢，目前仍然是流計算框架的跑分榜第一。

當(dāng)然，這些項目都還有其他內(nèi)容。例如 Hadoop 的 YARN 資源管理框架，Spark 跟高迭代的機器學(xué)習(xí)的整合等等。同時，外圍還有數(shù)據(jù)湖技術(shù)和 HTAP 以及其他流計算框架在爭奪這四款軟件的業(yè)務(wù)場景，那就不是這里一兩句話能說完的了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的分布式计算—MapReduce、Spark、Storm、Flink分别适用什么场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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