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大数据技术随着互联网的不断发展而被众多企业引用，而今天我们就一起来了解一下，大数据计算引擎都有哪些发展变化。
一代计算引擎
无疑就是Hadoop承载的MapReduce。这里大家应该都不会对MapReduce陌生，它将计算分为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个Job的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。MR每次计算都会和HDFS交互，和磁盘交互意味着产生更多的IO，也就会更慢。由于这样的弊端，催生了支持DAG框架和基于内存计算的产生。
二代计算引擎
Spark的特点主要是Job内部的DAG支持(不跨越Job)，同时支持基于内存的计算。这样的话每次计算到中间步报错了，就不会再从头开始计算一遍，而是接着上一个成功的状态，同时中间计算结果数据也可以放在内存中，大大提高了计算速度。另外，Spark还支持了实时计算，满足了大家维护一套集群，既可以搞离线计算也可以搞实时计算。
三代计算引擎
促进了上层应用快速发展，例如各种迭代计算的性能以及对流计算和SQL等的支持。Flink开始崭露头角。这应该主要表现在Flink对流计算的支持，以及更一步的实时性上面。当然Flink也可以支持Batch的任务，以及DAG的运算。
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2025-08-07
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