一张图大数据处理框架

简述信息一览：

• 1、大数据的计算框架有哪几种?
• 2、24张架构图讲透数据治理核心内容
• 3、大数据平台架构——框架篇
• 4、大数据具体技术有哪些
• 5、常见的大数据技术有哪些
• 6、大数据技术架构有哪些

大数据的计算框架有哪几种?

1、大数据计算框架的种类包括： 批处理计算框架：这类框架适用于对大规模离线数据进行处理和分析。代表性的批处理计算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式计算框架：流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。它能够实时接收数据并处理，根据需求输出结果。

2、大数据框架主要包括以下几种：Hadoop：简介：Hadoop是Apache软件基金会开发的开源大数据框架，提供分布式系统基础架构。核心组件：包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。主要用途：用于数据存储和处理，解决大数据的存储和管理问题。

3、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。

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。

24张架构图讲透数据治理核心内容

数据标准与质量体系 数据标准是数据治理的基础，图8展示的是数据治理制度框架体系。数据质量管理贯穿数据生命周期，图9展示了数据质量框架体系。数据标准包括元数据标准、主数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。

数据安全体系构建：建立全面的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保数据的安全性。数据质量管理实践：实施数据质量监控和管理措施，包括数据质量评估、问题追踪和改进等，提升数据的准确性和可靠性。

决策层：负责数据治理决策。管理层：制定数据治理方案，包括项目经理、专家评审组、PMO和数据治理专项组。执行层：实施数据治理技术落地，由业务专员、数据治理专家和数据架构师组成。数据治理平台功能 元数据管理：实现元数据的快速检索和统一管理。数据质量管理：监控和评估数据质量，提供数据质量雷达图。

大数据平台架构——框架篇

数据安全：Apache Ranger或Sentry等工具为大数据平台提供数据安全保障。云基础架构：Kubernetes等云基础架构简化了大数据平台的部署与运维。这些框架和模块共同构成了大数据平台的完整架构，为数据驱动的决策提供了强大的支持。

监控管理是大数据平台的基石，包括数据监控、数据质量检测、元数据管理、血缘关系管理、异常处理与版本控制。监控预警平台如Grafana、Prometheus等，数据治理平台如Altas、Data Hub等，确保数据流线顺畅。大数据安全不容忽视，用户访问权限、数据资源权限管理与审计等成为关键保障。

大数据平台致力于从数据的***集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。

大数据框架主要包括以下几种：Hadoop：简介：Hadoop是Apache软件基金会开发的开源大数据框架，提供分布式系统基础架构。核心组件：包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。主要用途：用于数据存储和处理，解决大数据的存储和管理问题。

大数据具体技术有哪些

大数据***集技术 大数据***集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。

大数据包含以下关键技术：云计算技术：云计算是大数据技术的重要支撑，能将数据存储、处理和分析任务分布到大量分布式计算机上，实现超大规模性和快速性的数据处理。用户可在任何地方访问大数据资源，进行高效的数据处理和分析。

大数据技术主要包括以下几个方面：数据收集：定义：数据收集是大数据技术的首要环节，涉及从各种来源获取大量的数据。来源：主要来源包括管理信息系统（如ERP、CRM等）、Web信息系统（如社交媒体、网页浏览记录）、物理信息系统（如传感器数据、物联网设备）以及科学实验系统。

常见的大数据技术有哪些

常见的大数据技术主要包括以下几类：大数据处理框架 Hadoop：一种可靠且可扩展的分布式系统基础架构，由HDFS和MapReduce组成，分别用于数据存储和数据处理，能够处理PB级别的数据。

大数据***集技术 大数据***集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。

大数据技术包括Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系和Spark生态体系。具体如下： Java基础：涵盖Java语法、面向对象编程、常用类和工具类、***框架、异常处理、文件和IO流、移动应用管理系统、网络通信、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性以及通讯录系统等。

大数据需要的技术主要包括以下四个方面：数据存储技术：用于高效地存储大量数据，保证数据能够被快速地访问和持久地保存。主要技术包括分布式文件系统和NoSQL数据库等，这些技术能够解决大数据存储过程中的可扩展性、可靠性和安全性等问题。

大数据技术架构有哪些

大数据技术架构包含以下主要组件： 数据源； 数据***集； 数据存储； 数据处理； 数据分析； 数据展示； 数据治理； 数据生命周期管理； 数据集成； 监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统，用于处理和管理大数据。大数据技术架构 大数据技术架构是一个复杂的分层系统，它处理和管理大数据。

大数据的基本架构主要包括以下几个核心组件： 数据***集层 负责从各种数据源收集大量的原始数据。 数据存储层 存储经过初步处理的大量数据，通常***用分布式存储系统，以支持高效的数据访问和管理。

大数据技术主要包括以下几个方面：数据收集：定义：数据收集是大数据技术的首要环节，涉及从各种来源获取大量的数据。来源：主要来源包括管理信息系统（如ERP、CRM等）、Web信息系统（如社交媒体、网页浏览记录）、物理信息系统（如传感器数据、物联网设备）以及科学实验系统。

数据平台需进行全方位管理，包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制，保障数据安全与质量。大数据安全 数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。

基础架构是大数据技术的基础，包括计算资源、存储资源、网络资源等，以及支持大数据处理和分析的硬件和软件平台。数据处理：数据处理技术涉及数据的清洗、转换、整合等过程，以确保数据的质量和可用性。统计分析：统计分析技术用于对数据进行描述性、推断性等方面的分析，以揭示数据的内在规律和趋势。

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