大数据处理典型框架及流程

今天给大家分享大数据处理典型框架及流程，其中也会对大数据处理典型框架及流程的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、一文搞懂大数据批量处理框架SpringBatch的完美解析方案是什么。_百度...
• 2、五种大数据框架你必须要知道
• 3、大数据处理的第一步需要做什么
• 4、大数据处理的基本流程
• 5、五种大数据处理架构

一文搞懂大数据批量处理框架SpringBatch的完美解析方案是什么。_百度...

苦于业界真的缺少比较好的批处理框架，SpringBatch是业界目前为数不多的优秀批处理框架（Java语言开发），SpringSource和Accenture（埃森哲）共同贡献了智慧。Accenture在批处理架构上有着丰富的工业级别的经验，贡献了之前专用的批处理体系框架（这些框架历经数十年研发和使用，为SpringBatch提供了大量的参考经验）。

微服务架构的讨论正热烈进行中，但在企业架构中，除了大量的在线事务处理（OLTP）交易外，还存在大量的批处理交易。例如，在银行等金融机构中，每天需要处理多达3-4万笔的批处理作业。 针对OLTP，业界有大量的开源框架和优秀的架构设计。然而，在批处理领域，这样的框架却相对较少。

五种大数据框架你必须要知道

学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

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。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

· 混合框架：Apache SparkApache Flink大数据处理框架是什么？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。

大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。

大数据处理的第一步需要做什么

1、大数据的***集与预处理是整个大数据处理流程的起点。 在这一阶段，关键步骤包括数据的抽取、集成，以及对数据进行格式化处理，以确保其适用于后续分析。 数据抽取涉及从多种数据源中提取信息，并将其转换为有用的格式。 数据集成则关注合并来自不同来源的数据，以便创建一个统一的全局视图。

2、第一步：数据收集与获取 从各种来源收集结构化、半结构化和非结构化数据，例如传感器、社交媒体、日志文件和数据库。第二步：数据清洗与准备 清理和处理数据，去除重复、不一致和格式不正确的数据。将数据转换为一致的格式，以便进一步分析。

3、在大数据处理领域，首当其冲的是数据***集环节。这一步骤涉及构建数据仓库，并从多个来源搜集数据，例如通过前端埋点、接口日志、数据库抓取以及用户上传等方式。数据的多样性使得这一过程至关重要，即便某些数据在当时看似无用，也应当全面***集，以免错失未来的分析机会。紧接着是数据的预处理阶段。

4、大数据处理流程的起始步骤是数据收集。该流程涉及多个阶段： 数据收集：这是大数据处理的基础，涉及从不同来源获取数据，无论是通过日志服务器输出、自定义***集系统，还是利用Flume等工具进行数据抓取和传输。

5、大数据处理的四个步骤包括：数据收集、数据清洗与整理、数据分析和数据可视化。首先，数据收集是大数据处理的第一步，它涉及从各种来源获取相关信息。这些来源可能包括社交媒体平台、企业数据库、电子商务网站、物联网设备等。数据收集的关键是确保数据的全面性和多样性，以便后续分析能得出准确结论。

大数据处理的基本流程

大数据处理的基本流程包括五个核心环节：数据***集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化。 数据***集：这一步骤涉及从各种来源获取数据，如社交媒体平台、企业数据库和物联网设备等。***集过程中使用技术手段，如爬虫和API接口，以确保数据准确高效地汇集到指定位置。

大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。

大数据处理的基本流程包括数据***集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化五个核心环节。数据***集是大数据处理的第一步，它涉及从各种来源获取相关数据。这些来源可能包括社交媒体平台、企业数据库、物联网设备等。***集过程中需运用技术手段如爬虫、API接口等，确保数据能够准确、高效地汇集到指定位置。

五种大数据处理架构

1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理***用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。

2、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

3、大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。分布式文件系统 大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。

4、实时大数据处理框架Lambda架构将大数据系统分为批处理层、实时处理层和服务层，实现高效的数据处理和分析。数据处理框架的选择需考虑数据处理形式和结果时效性。

5、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

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