58做网站联系电话,医院网站设计与实现,专业网站建设工作室,有那些专门做财务分析的网站作为一名大数据开发#xff0c;从工具产品的角度#xff0c;对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏#xff0c;但人的喜欢有偏好。 目录 评价标准1 效率2 用户体验分析从用户的维度来看从市场的维度来看从产品的维度来看 3 用户体验的基本原则…作为一名大数据开发从工具产品的角度对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏但人的喜欢有偏好。 目录 评价标准1 效率2 用户体验分析从用户的维度来看从市场的维度来看从产品的维度来看 3 用户体验的基本原则成本和产出是否成正比操作是否“人性化” 4. 功能性与用户体验评估总而言之 大数据框架评估用户视角效率示例代码Spark计算Pi的近似值Flink实时流处理示例 易用性示例代码Hadoop简单的WordCount程序 容错性 市场视角适应性和现代特性竞争优势用户群体 产品视角维护和支持用户支持和文档一致性和愿景 总结 评价标准
1 效率
明确目标用户使用工具类产品是有明确的目标的。比如美图产品需要帮助用户迅速进行美图。简化操作简化操作能够扩大用户数量提升效率提升用户满意度。操作困难重重的工具类产品注定会被替代。容错性使用工具有用错的可能出错情况少、容错性高的工具让用户用起来更放心更安心。
2 用户体验分析
用户群体我是谁解决场景下的痛点我在哪里解决痛点的形式我在干什么交互体验UI感受行业优劣竞品分析
工具产品的共同道理不管是什么形式的工具其道理都是类似的
从用户的维度来看
价值提供工具是否能提供应该提供的价值解决用户需求完成用户的本质目标使用舒适度用户在使用过程中是否感觉很舒服、容易目标促进工具是否能吸引用户或促进用户完成目标易触达工具是否易于触达能否正常运行/使用
从市场的维度来看
与时俱进工具是否能与时俱进比如设计风格、功能布局等功能对比其他产品的功能是否更多更好用户量工具的用户量是否最多
从产品的维度来看
持续维护工具是否会继续维护疑问解决对工具有疑问时是否有人及时解决定位不变工具是否坚持自己的定位不变
3 用户体验的基本原则
一看就用好的用户体验一看就能使用。提高效率提高用户效率用完就走。节省成本节省成本再次使用还会回来。
具体来说
成本和产出是否成正比
作为工具若使用成本大于产出成本那么宁可不使用工具。使用成本包括上手成本、时间成本、工具成本缺一不可任何一环都需要考虑并进行衡量。
操作是否“人性化”
工具讲究易用性和效率简单的使用界面和流程会使工具容易被接受不包括军事或其他高级领域只讨论2C。
4. 功能性与用户体验评估
功能性用户的需求是否满足即客户要求的功能是否全部实现。易用性对新手用户来说软件是否友好、方便功能操作不需要用户花太多时间去学习或理解。高效率性软件的性能在指定条件下实现功能所需的计算机资源的有效程度。效率反映了在完成功能要求时有没有浪费资源。资源包括内存、外存、通道能力及处理时间。可靠性在规定时间和条件下软件维持其性能水平的程度。可靠性对某些软件是重要的质量要求反映了软件在故障发生时能继续运行的程度。可维护性软件在研发时需求变更时进行相应修改的容易程度以及上市后的运行维护的方便性。易于维护的软件系统也是易理解、易测试和易修改的以便纠正或增加新功能或允许在不同软件环境上操作。可移植性从一个环境转移到另一个环境的容易程度。
总而言之
“好不好用”圈定了讨论范围要围绕功能。从用户体验要素上来说用户在进入产品之前有一个核心任务
范围层在产品内是否能使用户完成自己的任务结构层用户完成任务的流程是否流畅框架层用户是否能清晰地找到完成任务的入口表现层任务完成各阶段的提示、反馈是否明确、有意义 大数据框架评估
用户视角
效率
Apache Hadoop适用于处理大规模数据集但设置和管理复杂可能降低新用户的效率。Apache Spark提供内存中处理大大提升性能和速度非常适合迭代算法和实时数据处理。Apache Flink在实时流处理方面表现出色提供高效的低延迟处理。
示例代码
Spark计算Pi的近似值
from pyspark import SparkContext
import randomsc SparkContext(local, Pi Approximation)def inside(p):x, y random.random(), random.random()return x*x y*y 1num_samples 1000000
count sc.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count()
pi 4 * count / num_samples
print(Pi is roughly %f % pi)Flink实时流处理示例
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class StreamingJob {public static void main(String[] args) throws Exception {final StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamString text env.socketTextStream(localhost, 9999);DataStreamTuple2String, Integer wordCounts text.flatMap(new Tokenizer()).keyBy(value - value.f0).sum(1);wordCounts.print();env.execute(Streaming WordCount);}public static final class Tokenizer implements FlatMapFunctionString, Tuple2String, Integer {Overridepublic void flatMap(String value, CollectorTuple2String, Integer out) {for (String word : value.split(\\s)) {out.collect(new Tuple2(word, 1));}}}
}易用性
Hadoop学习曲线陡峭需要管理其生态系统HDFS, MapReduce, YARN对初学者不太友好。Spark提供丰富的APIJava, Scala, Python, R集群管理更简便。Flink同样提供丰富的API设计上简化了流处理应用的开发。
用过hadoop再用spark的应该再也不会用hadoop了
示例代码
Hadoop简单的WordCount程序
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;public class WordCount {public static class TokenizerMapper extends MapperObject, Text, Text, IntWritable{private final static IntWritable one new IntWritable(1);private Text word new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer itr new StringTokenizer(value.toString());while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());context.write(word, one);}}}public static class IntSumReducer extends ReducerText, IntWritable, Text, IntWritable {private IntWritable result new IntWritable();public void reduce(Text key, IterableIntWritable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum 0;for (IntWritable val : values) {sum val.get();}result.set(sum);context.write(key, result);}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf new Configuration();Job job Job.getInstance(conf, word count);job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}
}容错性
Hadoop具有良好的容错性通过HDFS的容错存储和任务失败重执行机制实现。Spark通过数据血统lineage和弹性分布式数据集RDD提供容错性。Flink通过状态快照和细粒度恢复机制提供高级容错确保流处理的稳健性。
市场视角
适应性和现代特性
Hadoop虽然仍在发展但由于其批处理根源被认为不如Spark和Flink现代。Spark经常更新新特性保持领先的大数据处理选择地位。Flink因其实时处理能力和复杂事件处理支持迅速获得关注。
竞争优势
Hadoop虽然是基础性技术但面临Spark和Flink等新框架的激烈竞争。Spark凭借广泛采用、活跃社区和批处理与流处理的多功能性保持竞争优势。Flink在实时分析领域竞争力强吸引了对高吞吐量、低延迟处理有需求的用户。
用户群体
Hadoop广泛使用但在许多组织中逐渐被Spark补充或替代。Spark用户群体大且不断增长尤其是在需要快速数据处理和机器学习能力的行业中。Flink用户群体增长迅速特别是在实时数据分析至关重要的行业中。
产品视角 维护和支持
Hadoop由强大的社区支持并通过Cloudera和Hortonworks现为Cloudera的一部分等供应商提供企业支持。Spark由DatabricksSpark的创建者和庞大的开源社区支持确保持续改进和支持。Flink由Apache社区和Ververica等商业实体支持提供企业支持和开发。
用户支持和文档
Hadoop有广泛的文档、教程和社区支持论坛。Spark优秀的文档、众多教程和活跃的社区提供广泛支持。Flink文档质量良好社区支持不断增长资源越来越多。
一致性和愿景
Hadoop在提供稳健、可扩展的存储和处理框架方面表现一致但创新速度较慢。Spark通过新特性和集成不断创新保持统一的分析愿景。Flink专注于实时流处理保持清晰愿景并迅速演变以满足现代数据处理需求。
总结
通过效率、易用性、容错性、适应性、竞争优势、用户群体、维护支持、一致性和愿景等多个维度评估大数据框架可以全面了解其可用性。
Apache Hadoop最适合需要大规模批处理和强大管理能力的组织。Apache Spark适用于需要高效数据处理和批处理与流处理多功能性的环境。Apache Flink适合需要实时、低延迟处理和复杂事件处理能力的应用。 选择合适的框架取决于您的具体需求、现有基础设施和长期数据处理目标。每个框架都有其独特的优势了解这些优势可以指导您为大数据项目做出明智的决策。
