MapReduce编程模型的提出为大数据分析和处理开创了一条先河，之后陆续涌现出了Hadoop、Spark和Flink等大数据框架。
Hadoop
2004年，Hadoop的创始人受MapReduce编程模型等一系列论文的启发，对论文中提及的思想进行了编程实现。Hadoop的名字来源于创始人Doug Cutting儿子的玩具大象。由于创始人Doug Cutting当时加入了雅虎，并在此期间支持了大量Hadoop的研发工作，因此Hadoop也经常被认为是雅虎开源的一款大数据框架。时至今日，Hadoop不仅仅是整个大数据领域的先行者和领导者，更形成了一套围绕Hadoop的生态系统，Hadoop和它的生态是绝大多数企业首选的大数据解决方案。
尽管Hadoop生态中的组件众多，其核心组件主要有三个：
- Hadoop MapReduce：Hadoop版本的MapReduce编程模型，可以处理海量数据，主要面向批处理。
- HDFS：HDFS全称为Hadoop Distributed File System，是Hadoop提供的分布式文件系统，有很好的扩展性和容错性。
- YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator的缩写，是Hadoop生态系统中的资源调度器，可以管理一个Hadoop集群，并为各种类型的大数据任务分配计算资源。
这三大组件中，数据存储在HDFS上，由MapReduce负责计算，YARN负责集群的资源管理。除了三大核心组件，Hadoop生态圈还有很多其他著名的组件：
- Hive：借助Hive，用户可以编写SQL语句来查询HDFS上的结构化数据，SQL会被转化成MapReduce执行。
- HBase：HDFS上的数据量非常庞大，但访问和查询速度比较慢，HBase可以提供给用户毫秒级的实时查询服务，是一个基于HDFS的分布式数据库。
- Storm：Strom是一款实时计算框架，主要负责流处理。
- Zookeeper：Hadoop生态圈很多组件使用动物来命名，形成了一个大型动物园，Zookeeper是这个动物园的管理者，主要负责分布式环境的协调。
Spark
Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校，2013年被捐献给Apache基金会。Spark是一款大数据计算框架，其初衷是改良Hadoop MapReduce的编程模型和执行速度。与Hadoop相比，Spark的改进主要有两点：
- 易用性：比起MPI，MapReduce模型更友好，但仍然不够方便，因为并不是所有计算任务都可以简单拆分成map和reduce，有可能为了解决一个问题，要设计多个MapReduce任务，任务之间相互依赖，整个程序非常复杂，导致代码的可读性差。Spark提供更加方便易用的接口，提供Java、Scala、Python和R几种语言的API，支持SQL、机器学习和图计算，覆盖了绝大多数大数据计算的场景。
- 速度快：Hadoop的map和reduce之间的中间结果都需要落地到磁盘上，而Spark尽量将大部分计算放在内存中，加上Spark的有向无环图优化，在官方的基准测试中，Spark比Hadoop快一百倍以上。
Spark生态
Spark的核心在于计算，主要目的在于优化Hadoop MapReduce计算部分，在计算层面提供更细致的服务，比如提供了常用几种数据科学语言的API，提供了SQL、机器学习和图计算支持，这些服务都是最终面向计算的。Spark并不能完全取代Hadoop，实际上，Spark融入到了Hadoop生态圈，成为其中的重要一元。一个Spark任务很可能依赖HDFS上的数据，向YARN来申请计算资源，将HBase作为输出结果的目的地。当然，Spark也可以不用依赖这些Hadoop组件，独立地完成计算。
Spark Streaming数据流示意图
Spark主要面向批处理需求，因其优异的性能和易用的接口，Spark已经是批处理界绝对的王者。Spark Streaming提供了流处理的功能，它的流处理主要基于mini-batch的思想，即将输入数据流拆分成多个批次，每个批次使用批处理的方式进行计算。因此，Spark是一款批量和流式于一体的计算框架。
Flink
Flink是由德国几所大学发起的的学术项目，后来不断发展壮大，并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink主要面向流处理，如果说Spark是批处理界的王者，那么Flink就是流处理领域的冉冉升起的新星。在Flink之前，不乏流式处理引擎，比较著名的有Storm、Spark Streaming，但某些特性远不如Flink。
第一代被广泛采用的流处理框架是Strom。在多项基准测试中，Storm的数据吞吐量和延迟都远逊于Flink。Storm只支持"at least once"和"at most once"，即数据流里的事件投递只能保证至少一次或至多一次，不能保证只有一次。对于很多对数据准确性要求较高的应用，Storm有一定劣势。第二代非常流行的流处理框架是Spark Streaming。Spark Streaming使用mini-batch的思想，每次处理一小批数据，一小批数据包含多个事件，以接近实时处理的效果。因为它每次计算一小批数据，因此总有一些延迟。但Spark Streaming的优势是拥有Spark这个靠山，用户从Spark迁移到Spark Streaming的成本较低，因此能给用户提供一个批量和流式于一体的计算框架。
Flink是与上述两代框架都不太一样的新一代计算框架，它是一个支持在有界和无界数据流上做有状态计算的大数据引擎。它以事件为单位，并且支持SQL、State、WaterMark等特性。它支持"exactly once"，即事件投递保证只有一次，不多也不少，这样数据的准确性能得到提升。比起Storm，它的吞吐量更高，延迟更低，准确性能得到保障；比起Spark Streaming，它以事件为单位，达到真正意义上的实时计算，且所需计算资源相对更少。
之前提到，数据都是以流的形式产生的。数据可以分为有界（bounded）和无界（unbounded），批量处理其实就是一个有界的数据流，是流处理的一个特例。Flink基于这种思想，逐步发展成一个可支持流式和批量处理的大数据框架。
经过几年的发展，Flink的API已经非常完善，可以支持Java、Scala和Python，并且支持SQL。Flink的Scala版API与Spark非常相似，有Spark经验的程序员可以用一个小时的时间熟悉Flink API。
与Spark类似，Flink目前主要面向计算，并且可以与Hadoop生态高度集成。Spark和Flink各有所长，也在相互借鉴，一边竞争，一边学习，究竟最终谁能一统江湖，我们拭目以待。
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