以下是五種主流的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架：
Apache Hadoop：Apache Hadoop是最著名的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架之一，它包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。HDFS是一個可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于在集群中并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
Apache Spark：Apache Spark是一個快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，它支持在內(nèi)存中進(jìn)行高性能的數(shù)據(jù)處理。Spark提供了一系列的API，包括基于批處理的Spark Core，基于流處理的Spark Streaming，基于圖計(jì)算的GraphX，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的MLlib。
Apache Flink：Apache Flink是一個流式計(jì)算框架，它支持在流數(shù)據(jù)和批數(shù)據(jù)上進(jìn)行高性能的數(shù)據(jù)處理。Flink提供了靈活的流處理API和批處理API，支持事件時間處理、狀態(tài)管理和容錯機(jī)制。
Apache Storm：Apache Storm是一個分布式實(shí)時計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模實(shí)時數(shù)據(jù)流。Storm提供了高吞吐量、低延遲的數(shù)據(jù)處理能力，支持容錯機(jī)制和可擴(kuò)展性。
Apache Beam：Apache Beam是一個統(tǒng)一的編程模型，用于在不同的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。Beam提供了一套標(biāo)準(zhǔn)的API，可以在多種計(jì)算引擎（如Spark、Flink、Hadoop等）上運(yùn)行相同的數(shù)據(jù)處理代碼。
```swift
import Kanna
//創(chuàng)建Kanna客戶端
let kanna=Kanna()
//設(shè)置代理
kanna.proxy=ProxyHost(“www.duoip.cn”,port:8000)
//下載內(nèi)容
let content=“http://www.jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xiaoding”；//爬蟲ip獲取
//打印下載內(nèi)容
print(content)
```文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-858427.html
這些大數(shù)據(jù)計(jì)算框架都具有不同的特點(diǎn)和適用場景，可以根據(jù)具體的需求選擇合適的框架進(jìn)行應(yīng)用。同時，還有其他一些大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，如Apache Samza、Google Cloud Dataflow等，也在不同的場景中得到了廣泛應(yīng)用。
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-858427.html
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