在 java 大数据处理中，推荐使用的框架有：hadoop：分布式文件系统和数据处理，具有可扩展性和容错性，适合处理海量日志文件。spark：分布式计算引擎，速度快、高效，支持多种数据类型，适用于机器学习和流处理。flink：实时流处理引擎，低延迟、高吞吐量，擅长欺诈检测和实时分析。storm：分布式实时计算系统，低延迟、容错性、可扩展性，常用于社交媒体分析和网络监控。
大数据处理中 Java 框架推荐
引言
在大数据处理场景中，选择合适的 Java 框架至关重要。本文将介绍几个流行的 Java 框架，并通过实战案例 说明其使用方法。
Apache Hadoop
Hadoop 是一个分布式文件系统和数据处理框架。
优点： 可扩展性、容错性、容错性好 实战案例 ： 用于处理海量日志文件1
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Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path inputPath = new Path("/input");
Path outputPath = new Path("/output");
fs.copyFromLocalFile(inputPath, outputPath);
Apache Spark
Spark 是一个分布式计算引擎，用于处理大数据集。
优点： 速度快、高效、支持多种数据类型实战案例 ： 用于机器学习和流处理1
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SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark Example");
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
RDD<Double> numbers = sc.parallelize(Arrays.asList(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0));
Double sum = numbers.reduce((a, b) -> a + b);
Apache Flink
Flink 是一个实时流处理引擎。
优点： 低延迟、高吞吐量、状态管理实战案例 ： 用于欺诈检测和实时分析1
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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> inputStream = env.readTextFile("input.txt");
DataStream<String> transformedStream = inputStream.map(new MyMapper());
transformedStream.print();
env.execute();
Storm
Storm 是一个分布式实时计算系统。
优点： 低延迟、容错性、可扩展性实战案例 ： 用于社交媒体分析和网络监控1
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TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("inputSpout", new MySpout());
builder.setBolt("processingBolt", new MyBolt()).shuffleGrouping("inputSpout");
Topology topology = builder.createTopology();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("test", topology);
Thread.sleep(10000);
cluster.killTopology("test");
以上就是大数据处理场景中Java框架的推荐的详细内容，更多请关注其它相关文章！