🔸 Движки пакетной и потоковой обработки (Batch & Streaming):
-
Apache Spark
- Самый популярный и универсальный движок Big Data.
- Batch и Streaming обработка.
- Поддержка ML и аналитики (Spark SQL, MLlib).
-
Apache Flink
- Продвинутый движок real-time обработки потоков.
- Поддерживает stateful-процессы, event-driven аналитику, и Complex Event Processing (CEP).
-
Apache Beam
- Универсальный фреймворк потоковой и пакетной обработки.
- Поддерживает несколько движков (Spark, Flink, Google Cloud Dataflow).
🔸 Интерактивные SQL движки (SQL-on-anything):
-
Presto / Trino
- Интерактивные SQL-запросы к различным источникам (Data Lake, базы данных, S3).
- Высокая производительность, разработан для быстрого интерактивного анализа данных.
-
Apache Drill
- SQL-запросы по NoSQL и файловым источникам.
- Поддержка JSON, CSV, Parquet, ORC и др.
-
Amazon Athena
- Serverless SQL-движок для интерактивной аналитики в AWS (основан на Presto).
-
Apache Druid
- Высокопроизводительный OLAP движок для real-time аналитики и визуализации данных.
-
ClickHouse
- Columnar аналитическая БД, идеально подходит для интерактивной аналитики больших объемов данных.
🔸 Hadoop-ориентированные движки:
-
Apache Hive
- SQL-интерфейс для Hadoop и больших объёмов данных в формате файлов (Parquet, ORC и др.).
- Подходит для batch-аналитики и интеграции с Hadoop-экосистемой.
-
Apache Impala
- Интерактивный SQL-движок от Cloudera.
- Эффективен для быстрого SQL-анализа данных в Hadoop.
🔸 Облачные платформы аналитики (Managed):
-
Google BigQuery
- Полностью управляемая аналитическая база данных в Google Cloud.
- Serverless, подходит для масштабной аналитики.
-
Amazon Redshift
- Cloud Data Warehouse на AWS.
- Оптимизирован под аналитику, интеграция с экосистемой AWS.
-
Azure Synapse Analytics
- Аналитический сервис в Azure, совмещает Big Data и DWH.
- Встроенная интеграция со Spark и Azure Data Lake.
-
Snowflake
- Cloud-native Data Warehouse.
- Поддержка мультиоблачных решений и разделение хранения и вычисления.
-
Databricks
- Облачная платформа обработки и анализа данных, основанная на Apache Spark.
- Предлагает аналитические возможности, ML, Delta Lake и Lakehouse-архитектуру.
🔸 Движки для Machine Learning и Data Science:
- Spark ML (MLlib) — машинное обучение на основе Apache Spark.
- TensorFlow — платформа от Google для ML/AI задач.
- PyTorch — open-source платформа от Meta (Facebook) для ML/AI.
📌 Краткая таблица: Для чего используются движки
| Аналитический движок | Основное применение |
|---|---|
| Apache Spark | Универсальный, Batch и Streaming, ML, ETL |
| Apache Flink | Real-time аналитика, stateful-streaming, CEP |
| Presto/Trino | Интерактивный SQL-анализ, Data Lake query |
| Apache Hive | Batch-аналитика Hadoop, SQL-интерфейс |
| ClickHouse | Real-time аналитика, OLAP, быстрая агрегация данных |
| Apache Drill | SQL на любых данных (JSON, NoSQL, Parquet, CSV) |
| Google BigQuery | Cloud-native аналитика, serverless аналитика в GCP |
| Amazon Redshift | Data Warehouse в AWS, SQL-анализ |
| Azure Synapse Analytics | Комплексная аналитика, Data Lake и DWH в Azure |
| Snowflake | Облачный DWH, аналитика, мультиоблачные сценарии |
| Databricks | Cloud-платформа Spark, ML и Lakehouse |
🚩 Итоговое резюме
-
Для комплексной аналитики и Machine Learning чаще всего выбирают:
Spark, Databricks, Flink -
Для интерактивных SQL-запросов по большим данным (Data Lake):
Presto (Trino), Athena, Drill, Druid, ClickHouse -
Для Hadoop-экосистемы и batch-аналитики:
Hive, Impala -
Для Cloud-native аналитики и облачных сценариев:
BigQuery, Snowflake, Redshift, Synapse Analytics