什么是大数据的主流框架？_sql

市场上有许多可用的框架。其中一些更受欢迎，例如Spark，Hadoop，Hive和Storm。Presto在效用指数上得分很高，而Flink具有巨大的潜力。

1. Apache Hadoop

Hadoop是基于Java的平台。这是一个开放源代码框架，可跨集群排列的一组硬件机器提供批处理数据处理和数据存储服务。Hadoop同样适用于可靠，可扩展和分布式的计算。但是，它也可以用作通用文件存储。它可以存储和处理PB的信息。Hadoop由三个主要组件组成。

2. Apache Spark

Spark框架由加利福尼亚大学伯克利分校成立。它是具有改进的数据流处理的批处理框架。借助完整的内存计算以及处理优化，它保证了极其快速的集群计算系统。

3.Apache Storm

Apache Storm是另一个引人注目的解决方案，专注于处理巨大的实时数据流。Storm的主要亮点是可伸缩性和停机后的迅速恢复能力。

4. Apache Flink

Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。

5. Presto

Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。Presto配备了协调员以及各种工人。当客户提交查询时，将对这些查询进行解析，分析，计划执行并分配给协调员在工作人员之间进行处理。

6. Samza

Apache Samza是有状态的流，准备与Kafka共同开发的大数据系统。Kafka提供数据服务，缓冲和容错能力。

框架1：Spring框架

该框架排名第一，因为它具有开发复杂Web应用程序的出色能力，而且，这些应用程序因性能突出而广受赞誉。它使Java开发人员能够轻松地创建企业级应用程序。

Web应用程序开发人员可以证明Spring框架的能力。这就是Spring成为Java开发人员最爱的原因。下面的数据可以证明这一点。以下是开发者（选择Java作为首选的三种编程语言之一）对Java框架的看法：

在开发人员的选择中，Spring MVC和Spring Boot远远领先于其他Java技术。对于开发人员来说，这里的一大优势是他们可以不受其他模块约束而专注于一个模块，因为Spring利用了控制反转（IoC）。

这个框架的其他一些优点是一个全面的配置模型，支持传统数据库和现代数据库（如NoSQL），并通过支持面向方面编程来支持内聚开发。它提供了一些模块，如Spring MVC、Spring Core、Spring Boost、SpringTransaction等。

框架2：Hibernate框架

作为一个对象关系映射（ORM）数据库，它改变了我们以前查看数据库的方式。尽管它不是一个全栈框架，但它可以极其轻松地为多个数据库转换数据。

它支持多个数据库的能力使它很容易扩展，无论应用程序的大小或用户的数量如何。它速度快、功能强大、易于扩展、修改和配置。

框架3：Struts框架

该框架帮助自定义软件开发人员创建易于维护的企业级应用程序。这个框架的USP是它的插件。它们是JAR包，这意味着它们是可移植的。

Hibernate插件和Spring插件分别可以用于对象关系映射和依赖注入。使用此Java框架开发应用程序可以减少处理时间，因为它提供了组织良好的Java、JSP和Action类。

框架4：Play

使用该框架的顶尖公司包括LinkedIn、三星、卫报、Verizon等。这只能说明它的可信度。该框架提供了速度、可伸缩性和性能。

它的用户界面非常简单，使移动应用程序开发人员可以快速理解它。它主要用于开发需要统一内容创建的应用程序。

框架5：Google Web Toolkit

这个框架用于客户端开发，类似JavaScript。它是一个开源的Java框架，这意味着它是免费的。谷歌广泛使用了这个框架，谷歌产品如AdSense、谷歌钱包、AdWords都是使用它编写的。

借助GWT代码，可以轻松地开发和调试Ajax应用程序。Java开发人员更喜欢使用这个框架来编写复杂的应用程序。书签、跨浏览器可移植性、历史记录和管理是它的一些特性。

阅读完分享的Java的热门框架后，希望你能有一个更清晰的了解。了解热门框架不是一个挑战，但是找到适合你需求的框架是一个挑战！

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