想学习大数据开发的你，但是又不确定从哪里开始，也不确定要学习哪个大数据框架。这里，给大家分享2022年最值得学习的5个大数据框架。以下这些框架中的每一个都提供了不同的功能，对于任何大数据程序员来说都是必学的。
一、Hadoop大数据框架Hadoop是基于JAVA语言开发的Apache开源框架，以分布式文件系统 HDFS (Hadoop Distributed File System)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop，为用户提供了系统底层透明的分布式基础构架。
用户可以利用Hadoop轻松地组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。
Storm由Twitter开源并且托管在GitHub上的，Storm大数据框架与Hadoop的批处理模式不同，Storm采用的是流计算框架。但Storm与Hadoop相似之处是也提出了Spout和Bolt两个计算角色。
举个通俗的例子来说明Storm和Hadoop的不同之处，Hadoop类似水桶，而Storm类似水龙头，想要获取水，Hadoop是一桶一桶的去扛回来，而Storm只需要打开水龙头就行了。Storm流计算框架使用的是内存，延迟上具有优势，但是不会持久化数据。Storm对Java、Ruby、Python等语言都有很好的支持。
Samza是一种与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。处理数据流时，会分别按次处理每条收到的消息。
Samza的流单位既不是元组，也不是Dstream，而是一条条消息。在Samza中，数据流被切分开来，每个部分都由一组只读消息的有序数列构成，而这些消息每条都有一个特定的ID（offset）。
该系统还支持批量处理，即逐次处理同一个数据流分区的多条消息。Samza的执行与数据流模块都是可插拔式的，尽管Samza的特色是依赖Hadoop的Yarn（另一种资源调度器）和Apache Kafka。
四、Spark大数据框架Spark大数据框架是一种混合式的计算框架，Spark自带实时流处理工具；Spark也可以与Hadoop集成代替MapReduce；甚至Spark还可以单独拿出来借助HDFS等分布式存储系统部署集群。
Spark的运算速度与Storm相似，Spark的速度大约为Hadoop的一百倍，而Spark的成本要比Hadoop低，但是Spark目前还没有Hadoop拥有上万级别的集群，所以现阶段将Spark和Hadoop搭配起来使用是比较不错的方案。
五、Flink大数据框架Apache Flink是另一个强大的流式和批处理大数据处理框架，它是Hadoop和Spark的继承者，是Apache Storm的下一代大数据引擎。
打个比方，如果Hadoop是2G，Spark是3G，那么Apache Flink是大数据流处理框架中的4G。
Spark并不是一个真正的流处理框架，它只是一个权宜之计，但Apache Flink是一个真正的流引擎，它增加了执行批处理、图形、表处理以及运行机器学习算法的能力。
市场上对Flink的需求已经在增加。许多著名的公司，阿里巴巴、优步已经开始使用Apache Flink来处理实时大数据，还有其他很多公司正在加入使用。
这些大数据框架功能强大，需求十分旺盛，学习这些框架可以快速提高你的大数据开发技能，从而找到心仪的工作。
