streaming实时大数据处理平台

简述信息一览：

• 1、一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件?
• 2、101.Spark2Streaming在Kerberos环境下的读写
• 3、开源的大数据框架有哪些?
• 4、实时计算组件有哪些
• 5、大数据调度平台分类(Oozie/Azkaban/AirFlow/DolphinScheduler)_百...
• 6、“大数据架构”用哪种框架更为合适?

一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件?

首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据***集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。

常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。

大数据技术架构包含以下主要组件： 数据源； 数据***集； 数据存储； 数据处理； 数据分析； 数据展示； 数据治理； 数据生命周期管理； 数据集成； 监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统，用于处理和管理大数据。

Hadoop生态圈中的主要组件包括：HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、数据分析引擎Hive与Pig、数据***集引擎Sqoop和Flume、分布式协调服务ZooKeeper以及集成管理工具HUE。HDFS是用于解决大数据存储问题的分布式文件系统。HBase建立在HDFS之上，是一种分布式的列式存储NoSQL数据库，基于Google的BigTable思想。

101.Spark2Streaming在Kerberos环境下的读写

Spark2Streaming在Kerberos环境下的读写 本文将深入探讨Spark2Streaming在Kerberos环境下的读写操作。Kerberos是一种强大的认证协议，用于增强系统安全性。在大数据处理领域，Spark2Streaming作为实时数据处理框架，配合Kerberos进行身份验证，能有效提升系统安全性。

问题1：在大数据集群中开启kerberos安全认证后，提交hive on mr/hive on spark任务到YARN执行失败。查看YARN web UI，发现报错信息指向了YARN Container启动失败。问题2：同样地，在集群中开启kerberos安全认证并提交spark on hive任务到YARN后，执行同样失败，YARN web UI中显示了相关的错误信息。

Spark应用（On Yarn模式下）在安全的hadoop集群下的访问，需要访问各种各样的组件/进程，如ResourceManager，NodeManager，NameNode，DataNode，Kafka，Hmaster，HregionServer，MetaStore等等。尤其是在长时运行的应用，如sparkStreaming，StructedStreaming，如何保证用户认证后的长期有效性，其安全/认证更为复杂。

开源的大数据框架有哪些?

1、大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金***开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。

2、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

3、大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。

4、Apache Ambari + Bigtop Apache Ambari是一个大数据平台集成运维管理工具，提供可视化集群管理，简化大数据平台的安装和使用。Bigtop是一个开源项目，提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据应用程序。

5、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

实时计算组件有哪些

实时计算的组件有很多，数据***集组件及中间件：Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等。

SmartReal Interface： 标准通信接口模块，提供标准的通信接口，便于与其他系统集成。 SmartReal C2： 计算平台，支持计算密集型应用。 SmartReal DXP： 分布式实时数据交换平台，支持大规模数据的实时交换和处理。

消息中间件作为实时流计算的重要组件，充当了数据生产和消费的桥梁。它就像一个可以自由控制流量的水管，生产者可以源源不断地生成数据，消费者则可以对这些数据进行实时处理或流量管理。例如，Kafka、ActiveMQ和RocketMQ都是常见的中间件代表。实时流计算主要通过两种方式实现：Streaming API和Streaming SQL。

CEP 是 Complex Event Processing 的缩写，这一类事件处理相比普通的实时计算更复杂，主要体现在技术上需要结合不同的计算范式。大部分用户选择基于 Flink 或其他计算服务搭建相关框架，CEP 功能通常以库的形式存在。在业务上，这些场景非常常见，定制化解决需求的工程师也认为没有问题。

大数据调度平台分类(Oozie/Azkaban/AirFlow/DolphinScheduler)_百...

大数据调度平台是大数据作业的驱动器，本文将对比Oozie、Azkaban、AirFlow、XXL-Job和DolphinScheduler。首先，Oozie是一个工作流协调系统，支持Hadoop的各种任务类型，包括MR、Java MR等，但配置复杂，依赖关系通过XML定义，提供任务监控但可能遇到死锁问题。

Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动，2015 年春季开源，2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化***。Airflow 通过 DAG 也即是有向非循环图来定义整个工作流，因而具有非常强大的表达能力。支持Python、Bash、HTTP、Mysql等，支持Operator的自定义扩展。

在调度平台的选择上，我们综合考虑了多个开源调度平台，最终选择Apache DolphinScheduler作为统一技术平台。在2020年一个医药营销平台项目开始时，我们对Airflow、Azkaban和Apache DolphinScheduler进行了比较，考虑到我们的平台主要是基于SQL进行调度，与ERP平台的场景类似，我们选择Apache DolphinScheduler。

“大数据架构”用哪种框架更为合适?

大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果。

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

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