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   计算框架（ComputationalFrameworks）

   （0）运行时计算框架

   可为不同种类的计算，提供运行时（runtime）环境。常用的是运行时计算框架是Spark和Flink。

   Spark：Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，其目的在于，让数据分析更加。Spark是由加州大学伯克利分校的AMP实验室采用Scala语言开发而成。Spark的内存计算框架，适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司均是其用户。

   Flink：这是一个非常类似于Spark的计算框架，但在迭代式数据处理上，比Spark更给力（注：目前大数据分析引擎Flink，已升级成为Apache项目）。

   Spark和Flink都属于基础性的大数据处理引擎。具体的计算框架，大体上，可根据采用的模型及延迟的处理不同，来进行分门别类。

   （1）批处理（Batch）

   MapReduce

   （2）迭代式（BSP）

   Pregel：Pregel是一种面向图算法的分布式编程框架，其采用的是迭代式的计算模型。它被称之为Google后Hadoop时代的新“三驾马车”之一。另外两驾马车分别是：“交互式”大数据分析系统Dremel和网络搜索引擎Caffeine。

   Giraph：该系统建模于谷歌的Pregel，可视为Pregel的开源版本，它是一个基于Hadoop架构的、可扩展的分布式迭代图处理系统。

   GraphX：这是一个同时采用图并行计算和数据并行的计算框架，GraphX是加州大学伯克利分校AMPLab实验室的一个分布式图计算框架项目，后来整合到Spark中，成为其中的一个核心组件。GraphX的贡献在于，在Spark之上提供一栈式数据解决方案，可方便地完成图计算的一整套流水作业。

   Hama：是一个构建Hadoop之上的基于BSP模型的分布式计算引擎，Hama的运行环境需要关联Zookeeper、HBase、HDFS组件。Hama中关键的技术，就是采用了BSP模型(BulkSynchronousParallel，即整体同步并行计算模型，又名大同步模型)。

   （3）流式（Streaming）

   Storm：Storm有时也被人们称为实时处理领域的Hadoop，它大大简化了面向庞大规模数据流的处理机制，从而在实时处理领域扮演着重要角色。

   Samza：这是一款由Linkedin公司开发的分布式的流式数据处理框架（注：所谓流式数据，是指要在处理单位内得到的数据，这种方式更注重于实时性，流式数据有时也称为快数据）。

   Spark流：SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，它并不会像Storm那样逐个处理数据流，而是在处理前，按时间间隔预先将其切分为很多小段的批处理作业。

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