盘点五种主流的大数据计算框架

以下是五种主流的大数据计算框架：

Apache Hadoop：Apache Hadoop是最著名的大数据计算框架之一，它包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。MapReduce是一种分布式计算框架，用于在集群中并行处理大规模数据。

Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它支持在内存中进行高性能的数据处理。Spark提供了一系列的API，包括基于批处理的Spark Core，基于流处理的Spark Streaming，基于图计算的GraphX，以及基于机器学习的MLlib。

Apache Flink：Apache Flink是一个流式计算框架，它支持在流数据和批数据上进行高性能的数据处理。Flink提供了灵活的流处理API和批处理API，支持事件时间处理、状态管理和容错机制。

Apache Storm：Apache Storm是一个分布式实时计算框架，用于处理大规模实时数据流。Storm提供了高吞吐量、低延迟的数据处理能力，支持容错机制和可扩展性。

Apache Beam：Apache Beam是一个统一的编程模型，用于在不同的大数据计算引擎上进行数据处理。Beam提供了一套标准的API，可以在多种计算引擎（如Spark、Flink、Hadoop等）上运行相同的数据处理代码。

import Kanna

//创建Kanna客户端

let kanna=Kanna()

//设置代理

kanna.proxy=ProxyHost(“www.duoip.cn”,port:8000)

//下载内容

let content=“http://www.jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xiaoding”；//爬虫ip获取

//打印下载内容

print(content)

这些大数据计算框架都具有不同的特点和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的框架进行应用。同时，还有其他一些大数据计算框架，如Apache Samza、Google Cloud Dataflow等，也在不同的场景中得到了广泛应用。