大数据处理分析架构

xiaofei
大数据处理
2025-01-14 07:54:09
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文章阐述了关于大数据处理分析架构，以及大数据处理分析架构图的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、大数据处理框架有哪些
2、大数据导论(2)——大数据软件架构
3、大数据的基本架构是什么

大数据处理框架有哪些

1、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。

2、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。

（图片来源网络，侵删）

3、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。

4、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

5、Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。

（图片来源网络，侵删）

大数据导论(2)——大数据软件架构

1、本文聚焦于大数据软件架构，具体介绍了Hadoop架构、Spark架构以及实时流处理框架的概念与应用。Hadoop架构作为分布式计算平台，其核心功能包括分布式并行编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统HDFS。基于Java语言开发，***用Master/Slave架构模式。

2、大数据导论是一门介绍大数据基本概念、技术和应用的课程。它通常由以下几个模块组成：大数据概述：这一模块主要介绍大数据的基本概念，包括数据的来源、类型、特点和价值等。此外，还会讨论大数据对社会经济的影响，以及大数据的发展趋势。

3、《大数据导论》《大数据导论》的介绍《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。

4、Hive作为架构在Hadoop基础上的大规模数据仓库，支持类似SQL语言的Hive Query Language（HiveQL）表达查询，但性能受限于基于MapReduce的架构。SQL引擎Calcite，支持标准SQL、OLAP、对流数据的查询，独立于编程语言和数据源，提供关系代数、基于成本模型优化的查询引擎，支持物化视图的管理。

5、大数据处理过程中，还需要掌握一些特定的算法和技术。例如，分布式计算框架如Hadoop、Spark等，可以帮助处理大规模数据集；机器学习算法能够从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式；数据挖掘技术则有助于从数据中提取知识和洞察。因此，大数据导论涵盖了多个方面，包括理论知识、编程技能和实际应用技术。

6、在传统存储系统基础上，大数据存储系统展现出不同特性，以适应大数据时代的存储需求。其关键在于可扩展性、数据冗余、数据一致性、全局命名空间和缓存，且架构可选C/S或P2P模式。分布式系统设计需遵循CAP理论，注重平衡一致性、可用性和分区容忍性。