大数据处理的基本框架和流程

简述信息一览：

• 1、五种大数据处理架构
• 2、大数据架构Lambda-架构师(六十九)
• 3、大数据开发框架有哪些
• 4、Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)
• 5、大数据架构究竟用哪种框架更为合适

五种大数据处理架构

因此，创新大数据时代的计算机处理模式是电子商务突破发展的关键。传统的数据处理模式主要是数据库集群模式，而大数据处理模式的基本要求是构建云计算MapReduce处理体系，实现信息的有效分解处理和结果的合并。

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。

Hadoop，作为大数据处理的基石，包含HDFS、MapReduce和YARN等关键组件。掌握Hadoop安装方法、各后台进程功能、Namenode与数据保存机制、数据分布与调度流程，以及高可用架构原理，是学习者必备技能。Hbase，基于HDFS的列式存储数据库，常用于企业级应用。

大数据架构Lambda-架构师(六十九)

1、建议一：有系统的学习方案，系统的学习教程，先把Java学了一遍之后才是真正的入门，然后就是不断的练习，不断的巩固，为之后的工作打下坚实的基础。建议二：学习Java不要先看书学，一定要先把一块的知识点学完一遍，并且自己多多少少会动手操作，然后去看书温习。

大数据开发框架有哪些

1、而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

2、适用于大数据应用。ApacheLucene：一个全文搜索引擎库，可用于在应用程序中添加搜索功能。这只是Java开发中的一小部分框架，具体选择取决于项目需求和开发人员的偏好。在实际项目中，通常会结合多个框架使用，以满足不同层次和功能的需求。以上内容是由猪八戒网精心整理，希望对您有所帮助。

3、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。例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。

4、Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。 Placed ***ytics 利用脚本语言以及API， Placed***ytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)

Flume集群的配置也是十分关键的。对于Kafka，关键就是如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其***集到的数据发送到该topic上即可。

项目流程涉及到从日志数据的***集、清洗、实时计算至结果展示的全过程。数据首先通过 Flume ***集并存储于 HDFS，以供离线业务使用，同时，这些数据也通过 Kafka 进行 sink，而 SparkStreaming 则从 Kafka 中拉取数据进行实时处理。

针对业务系统数据，C***监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

本次实验旨在综合运用Flume、Kafka、Flink、Mysql和DLV构建一个全面的大数据处理平台，加深对各组件的相互联系及功能的理解，提升多组件整合搭建大数据平台的能力。实验首先设计了一个电影数据源，每固定时间间隔生成电影观看数据，并将数据写入特定目录。

java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。

大数据需要学习的技术知识：基础部分为java语言和linux操作系统；大数据相关技术部分为hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink等。大数据的学习周期：零基础通常需要脱产全日制学习6个月左右，前一个半月学习java，四个多月时间学习大数据处理技术以及做项目。

大数据架构究竟用哪种框架更为合适

四：Spark大数据框架 Spark是一种混合式计算框架，自带实时流处理工具；可与Hadoop集成代替MapReduce；甚至可单独部署集群。Spark的速度与Storm相似，大约为Hadoop的一百倍，成本低于Hadoop。但由于Spark集群规模尚未达到Hadoop的上万级别，现阶段将两者搭配使用是较佳方案。

优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

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。

HadoopHadoop ***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。

结论 MySQL在大数据时代与armhfp架构的集成，将为企业提供更多的选择，并使MySQL成为一种更灵活、更适应各类应用的数据库系统。无论是需要快速存储和检索数据，还是需要大规模地处理数据，MySQL的armhfp版本都可以为企业提供一种可靠的、安全的和高效的解决方案。

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