大数据生态系统全景图：Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka 的关系 - 教程

一、前言

怎样的关系？本文将凭借一张“全景图”带你理清思路。就是随着数据规模的指数级增长，传统单机数据库和计算方式已难以满足业务需求。大资料生态系统应运而生，其中 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka 等组件相互配合，构成了一个完整的数据处理闭环。很多初学者常常困惑：这些框架到底解决了什么困难？它们之间又

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二、大数据生态系统的核心需求

在进入组件解析之前，我们先看一下大数据处理面临的典型需求：

1. 海量存储：数据量巨大，需要分布式存储（如 HDFS）。
2. 批处理：对海量历史数据进行离线分析（如 Spark、Hive）。
3. 实时计算：对数据流进行低延迟处理（如 Flink、Spark Streaming）。
4. 消息传输：提供高吞吐、低延迟的内容管道（如 Kafka）。
5. 查询分析：通过类 SQL 查询让数据分析更便捷（如 Hive）。

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三、各大组件的定位与作用

1. Hadoop —— 大数据基石

• 核心作用：提供分布式存储（HDFS）与资源调度（YARN）。
• 应用场景：存储海量日志、构建分布式文件系