| 框架名称 | 处理模式 | 延迟级别 | 状态管理 |
|---|---|---|---|
| Apache Hadoop | 批量处理 | 分钟级 | 磁盘持久化 |
| Apache Spark | 微批处理 | 秒级 | 内存计算 |
| Apache Flink | 纯流处理 | 毫秒级 | 分布式快照 |
Hadoop生态系统基于MapReduce计算模型构建，通过HDFS实现分布式存储，YARN组件完成资源调度。这种设计特别适合处理历史数据的离线分析任务，对于PB级数据集的批量处理具有显著优势。
Storm采用拓扑结构处理数据流，通过Spout和Bolt组件实现实时事件处理。在金融风控等需要亚秒级响应的场景中，Storm的流水线架构可确保数据处理的极低延迟。
Spark通过弹性数据集(RDD)创新实现内存计算，将批处理延迟从小时级缩短至分钟级。Spark Streaming模块通过微批处理机制平衡吞吐量与实时性，适合准实时日志分析场景。
当选择Hadoop作为基础架构时，建议配置至少5节点集群，DataNode磁盘容量需预留30%冗余空间。对于需要精确一次处理的场景，建议启用Flink的Checkpoint机制并配置高可用模式。
Spark应用部署时，executor内存建议设置为系统总内存的75%，需预留足够内存供Shuffle操作使用。在Kafka与Samza的集成方案中，分区数量建议设置为消费者线程数的整数倍。
根据数据规模与时效性要求，推荐以下选型策略：TB级离线分析优先考虑Hadoop生态，分钟级延迟任务选择Spark，金融级实时交易监控采用Storm，需要精确状态管理的场景推荐Flink。
