针对大数据应用，java架构包含 apache hadoop、spark、flink、storm 和 hbase。hadoop 适用批处理命令，但实用性较弱；spark 性能高，适宜迭代更新解决；flink 并行处理流式数据；storm 流式处理可扩展性好，但难以处理状态；hbase 是 nosql 数据库系统，适用随机读写。具体选择在于数据需求和应用软件特点。
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Java大数据应用架构及优点和缺点在如今互联网时代，选择适合自己的解决架构尤为重要。下面为大家介绍Java中最流行的大数据应用架构以及优点和缺点： zvvq好，好zvvq
Apache Hadoop 内容来自zvvq
优势:
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靠谱、可扩展性、解决PB级数据支撑MapReduce、HDFS分布式存储缺陷:
批处理命令导向性，实用性较弱配备与维护繁杂ApacheSpark zvvq
优势:
性能卓越、低延时内存计算提升，适宜迭代更新解决适用流式处理缺陷: 本文来自zvvq
对资源要求严格缺少对复杂查询的大力支持ApacheFlink zvvq.cn
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精确一次性并行处理流式的和批处理命令混合处理高吞吐量、低延时缺陷: copyright zvvq
的部署维护保养繁杂优化难度比较大ApacheStorm 内容来自samhan666
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即时流式处理可扩展性、容错机制低延时（毫秒级）缺陷:
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难以处理配置信息不能进行批处理命令ApacheHBase 内容来自samhan
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NoSQL数据库系统，面对列存储高吞吐量，低延时适用于规模性随机读写缺陷: zvvq
只支持单行道事务管理 内存占用高实战案例 内容来自samhan
假定我们想要解决一个10TB的文本文档并计算所有单词出现频率。 本文来自zvvq
Hadoop: 我们可以用MapReduce去处理这个文件，但可能遇到延迟时间难题。 Spark: Spark 的 in-memory 测算和迭代水平使之成为这一场景的理想选择。 Flink: Flink 的流式处理机器能实时监测数据信息，给予最新结论。选择最合适的架构在于具体的数据解决需求与应用程序的特点。
以上就是关于Java大数据应用框架有哪些及其各自的优缺点？的详细内容，大量欢迎关注其他类似文章！ 本文来自zvvq