目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。
1、数据处理对比Hadoop专为批处理而生，一次将大量数据集输入到输入中，进行处理并产生结果。Spark：定义是一个批处理系统，但也支持流处理。Flink：为流和批处理提供了一个运行时。2、流引擎对比Hadoop：Hadoop默认的MapReduce，仅面向于批处理。Spark：Spark Streaming以微批处理数据流，实现准实时的批处理和流处理。Flink：Flink是真正的流引擎，使用流来处理工作负载，包括流，SQL，微批处理和批处理。3、数据流对比Hadoop：MapReduce计算数据流没有任何循环，每个阶段使用上一阶段的输出，并为下一阶段产生输入。Spark：尽管机器学习算法是循环数据流，但Spark将其表示为（DAG）直接非循环图或有向无环图。Flink：Flink在运行时支持受控循环依赖图，支持机器学习算法非常有效。4、计算模型对比Hadoop：MapReduce采用了面向批处理的模型，批处理静态数据。Spark：Spark采用了微批处理。微批处理本质上是一种“先收集再处理”的计算模型。Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。5、性能对比Hadoop：Hadoop仅支持批处理，不支持处理流数据，与Spark和Flink相比，性能会降低。Spark：支持微批处理，但流处理效率不如Apache Flink。Flink： Flink使用本机闭环迭代运算符，尤其在支持机器学习和图形处理方面，表现优异。6、内存管理对比Hadoop：提供可配置的内存管理，可以动态或静态地执行此操作。Spark：提供可配置的内存管理，从Spark 1.6开始已朝着自动进行内存管理的方向发展。Flink：有自己的内存管理系统，提供自动内存管理。以上就是关于Spark、Flink、Hadoop对比的一些要点了。作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是结合到具体应用场景，实现更高效率地完成大数据处理任务。
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