在大统计数据的处置上，起著决定性作用的是大统计数据构架，通过大统计数据分析构架，同时实现对小规模统计数据的资源整合处置。从育苗系统分析到排序机系统，再到今天的并行排序网络平台，信息处置速度急速提高的另一面是整体构架的不断重构。现今，市售需用的大统计数据构架很多，最盛行的要数Hadoop，Spark和Storm这四种了，Hadoop是非主流，然而Spark和Storm这两个先行者也拉维县十分迅速之势加速发展。接下去让我们一起了解一下这四个网络平台。
1、Hadoop
说到大统计数据，首先想不到的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上使用最广为的大统计数据辅助工具。具备较好的跨网络平台性，因此可布署在低成本的排序机系统软件产业中，在业界应用领域非常广为，是的同义词，也是并行排序构架的泰斗。凭借着极高的纠错率和较低的硬体价格，在大统计数据市场上如日中天。几乎所有非主流供应商都紧紧围绕Hadoop进行开发和提供服务，如Google、腾讯、EMC、宏碁、腾讯、Google都全力支持Hadoop。到为止，Hadoop早已成为两个巨大的生态系，因此早已同时实现了大量的演算法和模块。
Hadoop构架之中最主要的一般而言模块是HDFS、MapReduce和Yarn。
在大信息处置各个环节之中，HDFS负责管理统计数据储存，MapReduce负责管理统计数据排序，Yarn负责管理资源运维。如前所述这四个核心理念模块，Hadoop可以同时实现对小规模统计数据的高效率处置，同时Hadoop出众的机械故障处置监督机制，支持高可扩展性，纠错能力，具备可扩展性，更适宜大统计数据网络平台研制。
但Hadoop存在较为大的两个局限性是，处置统计数据主要是app处置，对小规模app信息处置很有一套，但对及时性要求极高的信息处置各项任务，不能同时实现较好的完成。
作为一种对大量统计数据进行分布式处置的软件构架，Hadoop具备以下几方面特点：
Hadoop构架大幅提升了排序储存性能，降低排序网络平台的硬体投入成本。但由于排序过程放在硬盘上，受制于硬体条件限制，统计数据的吞吐和处置速度明显不如使用内存快，尤其是在使用Hadoop进行迭代排序时，非常耗资源，且在开发过程中需要编写不少相对底层的代码，不够高效率。
2、Spark
如前所述Hadoop在实时信息处置上的局限性，Spark与Storm构架应运而生，具备改进的统计数据流处置的批处置构架，通过内存排序，同时实现对大批量实时统计数据的处置，如前所述Hadoop构架，弥补了Hadoop在实时信息处置上的不足。为了使程序运行更快，Spark提供了内存排序，减少了迭代排序时的I/O开销。Spark不但具备Hadoop MapReduce的优点，而且解决了其存在的缺陷，逐渐成为现今领域最热门的排序网络平台。
作为大统计数据构架的先行者，Spark具备更加高效率和加速的排序能力，其特点主要有：
我们知道排序模式主要有四种，除了图排序这种特殊类型，其他四种足以应付大部分应用领域场景，因为实际应用领域中处置主要是这四种：复杂的批量信息处置、如前所述历史统计数据的交互式查询和如前所述实时统计数据流的信息处置。
Hadoop MapReduce主要用于排序，Hive和Impala用于交互式查询，Storm主要用于流式信息处置。以上都只能针对某一种应用领域，但如果同时存在四种应用领域需求，Spark就较为合适了。因为Spark的设计理念是“两个软件栈满足不同应用领域场景”，它有一套完整的生态系，既能提供内存排序构架，也可全力支持多种类型排序（能同时全力支持、流式排序和交互式查询），提供一站式解决方案。
此外，Spark还能较好地与Hadoop生态系兼容，Hadoop应用领域程序可以非常容易地迁移到Spark网络平台上。
除了统计数据储存需借助Hadoop的HDFS或Amazon S3之外，其主要功能模块包括Spark Core（基本通用功能，可进行复杂的批处置排序）、Spark SQL（全力支持如前所述历史统计数据的交互式查询排序）、Spark Streaming（全力支持实时流式排序）、MLlib（提供常用机器学习，全力支持如前所述历史统计数据的统计数据挖掘）和GraphX（全力支持图排序）等。
尽管Spark有很多优点，但它并不能完全替代Hadoop，而是主要替代MapReduce排序模型。Spark没有像Hadoop那样有数万个级别的软件产业，所以在实际应用领域中，Spark常与Hadoop结合使用，它可以借助YARN来同时实现资源运维管理，借助HDFS同时实现分布式储存。此外，比起Hadoop可以用大量低成本排序机系统软件产业进行分布式储存排序（成本低），Spark对硬体要求较高，成本也相对高一些。
3、Storm
与Hadoop的批处置模式不同，Storm使用两个流排序构架，该构架由Twitter开源，托管在GitHub上。与Hadoop相似，Storm也提出了两个排序角色，Spout和Bolt。
如果说Hadoop是两个水桶，一次只能在一口井里装两个水桶，那么Storm是两个水龙头，它可以打开来连续生产水。Storm还全力支持许多语言，如Java、Ruby、Python等。因为Storm是两个流排序构架，它使用内存，这在延迟方面有很大优势，但Storm不会持久化统计数据。
但Storm的缺点在于，无论是app、高延迟，还是交互式查询，它都不如Spark构架。不同的监督机制决定了二者所适用的场景不同，比如炒股，股价的变化不是按秒排序的，因此适宜采用排序延迟度为秒级的Spark构架；而在高频交易中，高频获利与否往往就在1ms之间，就较为适宜采用实时排序延迟度的Storm构架。
Storm对实时排序的意义类似于Hadoop对的意义，可以简单、高效率、可靠地处置流式统计数据并全力支持多种语言，它能与多种系统进行资源整合，从而开发出更强大的实时排序系统。
作为两个实时处置流式统计数据的排序构架，Storm的特点如下：
就像目前云排序市场中风头最劲的混合云一样，越来越多的组织和个人采用混合式大统计数据网络平台构架，因为每种构架都有其自身的优缺点。
比如Hadoop，其信息处置速度和难易度都远不如Spark和Storm，但由于硬盘断电后其统计数据可以长期保存，因此在处置需要长期储存的统计数据时还需要借助于它。不过由于Hadoop具备非常好的兼容性，因此也非常容易同Spark和Storm相结合使用，从而满足不同组织和个人的差异化需求。
考虑到网络安全态势所应用领域的场景，即大部分是复杂批量信息处置（日志事件）和如前所述历史统计数据的交互式查询和统计数据挖掘，对准实时流式信息处置也会有一部分需求（如会话流的检测分析），建议其大统计数据网络平台采用Hadoop和Spark相结合的建设模式。
大信息处置的构架是一直在不断更新优化的，没有哪一种结构能够同时实现对大统计数据的完美处置，在真正的大统计数据网络平台开发上，需要根据实际需求来考量。
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