大数据处理框架有哪些?

1. 大数据处理框架有哪些?

1、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。
现在来说，批处理在应对很多持久数据方面的体现极为出色，因而经常被用于对历史数据进行剖析。
2、流处理
批处理之后呈现的另一种遍及需求，便是流处理，针对实时进入体系的数据进行核算操作，处理成果马上可用，并会跟着新数据的抵达继续更新。
在实时性上，流处理体现优异，但是流处理同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少数(微批处理，Micro-batch Processing)数据，不同记录间只维持最少数的状况，对硬件的要求也要更高。
3、批处理+流处理
在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。

2. 大数据常用处理框架有哪些?

1、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。
现在来说，批处理在应对很多持久数据方面的体现极为出色，因而经常被用于对历史数据进行剖析。
2、流处理
批处理之后呈现的另一种遍及需求，便是流处理，针对实时进入体系的数据进行核算操作，处理成果马上可用，并会跟着新数据的抵达继续更新。
在实时性上，流处理体现优异，但是流处理同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少数(微批处理，Micro-batch Processing)数据，不同记录间只维持最少数的状况，对硬件的要求也要更高。
3、批处理+流处理
在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。
关于大数据常用处理框架有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 大数据量快速处理的架构设计

大数据量快速处理的架构设计
在业务数据的处理过程中，经常会遇到夜间批次处理大量的数据，而且会有时效的要求。特别是当应用系统跑了2年以上时，就会有大表或者特大表的操作了，数据量达到百万甚至上亿。 这时回顾前期的设计，就会发现好多问题。 可能是数据模型设计的时候没有考虑表的分区和及时归档、sql的设计没有考虑索引或全表扫描、数据的处理没有考虑及时的分批切分、并发处理的多线程可配置化等等， 为了以后的设计不要走相同的错路。这里暂时简要总结一下。
1 最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。
数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。 最好是设置分区表，这样分区表可以进行及时的truncate或者drop再重新add分区。 可以灵活的控制存储。
2 sql条件精准定位。大的关联sql查询，一定要尽量的精准抽取数据范围，不要模糊抽取过多数据，含好多无用的后面再过滤，这很可能影响数据库的执行计划判断导致性能下降。
3 快速定位数据，分批支持流水并发。大批量数据处理，首先要用最简单的方式找到目标最小集群的数据，从大范围中抽出来，并进行切分。切分的目的是可以使用多线程并发处理数据，并且隔离各分区的数据不会重复，也不能有遗漏，这样并发时不会造成数据干扰。
4 流水线并发处理提升时效。
采用3的切分多批＋多线程并发的方式，就可以针对有多个步骤的业务逻辑处理时，不用瀑布模式等待执行，而是可以流水线样的多条执行，实现了多并发，无时间和空间的浪费。 对于有高时效的任务处理，具有可观的价值。

4. 大数据系统架构

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   数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：   
                                           
   总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：    传统大数据架构    
                                                                                                                           
   Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作    优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。    缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。    适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。
    Kappa架构    
                                           
    Unifield架构    
                                           
   总结   以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。

5. 主流的大数据分析框架有哪些

1、HadoopHadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 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。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。
2、Spark
　　Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。
3、 Storm
Storm 是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。
4、Samza
　　Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。
　　Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

6. 大数据工程师常用的大数据处理框架是什么?

【摘要】大数据开展至今，大数据处理主要分为两类大的需求，一是批处理，一是流处理。在企业的实践事务场景傍边，可能会只需求批处理或者流处理，也可能一起需求批处理和流处理，这就使得建立大数据体系平台的时候，需求依据具体场景来进行技能选型，那么大数据工程师常用的大数据处理框架是什么呢?接下来就一起了解一下吧。

1、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。
现在来说，批处理在应对很多持久数据方面的体现极为出色，因而经常被用于对历史数据进行剖析。
2、流处理
批处理之后呈现的另一种遍及需求，便是流处理，针对实时进入体系的数据进行核算操作，处理成果马上可用，并会跟着新数据的抵达继续更新。
在实时性上，流处理体现优异，但是流处理同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少数(微批处理，Micro-batch Processing)数据，不同记录间只维持最少数的状况，对硬件的要求也要更高。
3、批处理+流处理
在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。
关于大数据工程师常用处理框架，就和大家分享到这里了，大数据行业作为不断发展的行业，相信在未来的发展前景必然是不可估量的，希望大家不断学习和提高，加油!

7. 什么是大数据的主流框架？

市场上有许多可用的框架。其中一些更受欢迎，例如Spark，Hadoop，Hive和Storm。Presto在效用指数上得分很高，而Flink具有巨大的潜力。
1. Apache Hadoop
Hadoop是基于Java的平台。这是一个开放源代码框架，可跨集群排列的一组硬件机器提供批处理数据处理和数据存储服务。Hadoop同样适用于可靠，可扩展和分布式的计算。但是，它也可以用作通用文件存储。它可以存储和处理PB的信息。Hadoop由三个主要组件组成。
2. Apache Spark
Spark框架由加利福尼亚大学伯克利分校成立。它是具有改进的数据流处理的批处理框架。借助完整的内存计算以及处理优化，它保证了极其快速的集群计算系统。
3.Apache Storm
Apache Storm是另一个引人注目的解决方案，专注于处理巨大的实时数据流。Storm的主要亮点是可伸缩性和停机后的迅速恢复能力。
4. Apache Flink
Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。
5. Presto
Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。Presto配备了协调员以及各种工人。当客户提交查询时，将对这些查询进行解析，分析，计划执行并分配给协调员在工作人员之间进行处理。
6. Samza
Apache Samza是有状态的流，准备与Kafka共同开发的大数据系统。Kafka提供数据服务，缓冲和容错能力。

8. 关于大数据架构的相关知识

随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。
1.大数据架构的特点
一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
2.大数据在工作的应用
大数据在工作中的应用有三种，第一种就是与业务相关，比如用户画像、风险控制等。第二种就是与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴。第三种就是与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。由此可见大数据是一门高深的学问。
3.对数据源的分类
根据数据源的特点，我们可以把数据源分为四大类。第一类就是从来源来看分为内部数据和外部数据，第二类就是从结构来看分为非结构化数据和结构化数据，第三类就是从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据，第四类就是从规模来看分为大量数据和小量数据。这四类将大数据的数据源表达的淋漓尽致。完善了大数据的数据源。
4.为什么重视数据源？
为什么大数据平台十分重视数据源呢？这是因为大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。所以大数据平台十分重视数据源。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据架构的具体知识，大体包括大数据架构的特点、大数据在工作的应用、对数据源的分类、为什么重视数据源，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。