做大数据必须了解的多种处理框架

接下来为大家讲解大数据处理模式框架，以及做大数据必须了解的多种处理框架涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据有哪些框架
• 2、大数据的计算框架有哪几种?
• 3、大数据常用处理框架有哪些?
• 4、五种大数据处理架构
• 5、mapreduce和spark的区别

大数据有哪些框架

1、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

2、Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

3、大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。

4、Hadoop Hadoop***用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

5、大数据平台的核心使命，是通过数据***集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。

6、批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

大数据的计算框架有哪几种?

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

批处理模式、流计算模式、图计算模式、查询分析计算模式。批处理模式：主要用于处理大规模的静态数据，由于批处理无法实时返回结果，因此对于要求实时性高的场景来说不太适用，常见的批处理框架有MapReduce和Spark。

大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。

主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop***用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

该数据的计算模式主要有以下几种：批处理计算：是针对大规模数据的批量处理的计算方式。流计算：针对流数据的实时计算处理。图计算：针对大规模图结构数据的处理。

大数据常用处理框架有哪些?

kafka Apache旗下的一个高性能，高吞吐量的分步式消息总线系统。Storm 一个分布式的、容错的实时计算系统。使用Storm进行实时大数据分析。

大数据分析六大工具盘点： Apache Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

使用此Java框架开发应用程序可以减少处理时间，因为它提供了组织良好的Java、JSP和Action类。

特点：Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。

除了Apache POI，还有其他一些大数据技术软件也支持处理Excel数据，例如：Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。

五种大数据处理架构

一家大型远程通讯提供商正在构建一种新的数字服务，预计在今年年底正式推出，并且准备使用Hadoop来分析这种服务所产生的内容、使用情况和收入（广告服务）数据。

Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。

学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。

基础架构：涉及到大数据存储和处理的基础设施，包括云存储和分布式文件存储等。 数据处理：这一环节涉及对***集到的数据进行集成和整合，包括数据的清洗、转换和建模，以提供统一的数据视图供后续查询和分析。

作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。

mapreduce和spark的区别

基础知识 Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

YARN是Hadoop 0引入的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架，包括MapReduce、Spark等，让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。

为什么Spark比MapReduce快。 使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。 使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。 自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

yarn是一个进行nodejs包管理的工具，可以方便管理nodejs依赖包，功能类似npm，但是包依赖管理上更方便。

Spark是处理海量数据的快速通用引擎。作为大数据处理技术，Spark经常会被人们拿来与Hadoop比较。Hadoop已经成了大数据技术的事实标准，Hadoop MapReduce也非常适合于对大规模数据***进行批处理操作，但是其本身还存在一些缺陷。

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