常用的大数据处理架构有哪些

文章阐述了关于常用的大数据处理架构有哪些，以及大数据处理和分析的架构和基本流程的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、三张图讲清楚大数据基础设施Hadoop、Lambda、kappa架构
• 2、常见的大数据技术有哪些
• 3、大数据预处理架构和方法简介
• 4、大数据架构lambda和Kappa

三张图讲清楚大数据基础设施Hadoop、Lambda、kappa架构

三张图讲清楚大数据基础设施Hadoop、Lambda、Kappa架构第一代基础设施：Hadoop架构概述：Hadoop是第一代大数据基础设施，以离线数据处理为核心。核心组件：HDFS：分布式文件系统，用于存储大数据。MapReduce：计算模型，将任务拆分为Map和Reduce两个阶段，分别进行初次处理和二次分析。

三张图讲清楚大数据基础设施Hadoop、Lambda、Kappa架构第一代基础设施：Hadoop架构概述：Hadoop是第一代大数据基础设施的代表，专注于离线数据处理。它提供了一整套解决方案，底层以HDFS分布式文件系统做数据存储，并通过MapReduce计算模型处理数据。核心组件与功能：HDFS：分布式文件系统，用于存储大数据。

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。

Lambda架构是一种用于构建大数据系统的方***，它结合了批量处理（batch processing）和实时处理（real-time processing）的优势，以实现对大数据的高效、实时处理。Lambda架构将大数据系统划分为三个主要层次：Batch Layer（批量层）、Serving Layer（服务层）和Speed Layer（速度层）。

Lambda架构非常庞大，需要使用大量的组件来构建，如Hadoop、Hive、Cassandra、Oozie等。这不仅增加了开发的难度，也提高了运维的复杂性。流计算框架其实可以可靠：随着Apache Storm、Flink等流计算引擎的不断发展，流处理已经能够实现数据精确计算和不丢数。

论大数据 Lambda 架构 Lambda 架构是一种经典的大数据处理架构，旨在通过分层的方式解决大数据系统中批处理和流处理的难题。

常见的大数据技术有哪些

大数据技术主要包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。数据***集的来源主要有4种：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。这些系统产生的数据构成了大数据的基础。

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。

大数据技术主要包括以下几个方面：数据集成与管理：这是大数据技术的基础，涉及数据收集、整合、存储和访问控制。数据集成技术包括分布式文件系统、数据仓库工具以及NoSQL数据库等，这些技术使得企业能够实现对海量数据的低成本、高效率管理。数据集成和管理对于数据安全性和隐私保护也是至关重要的。

大数据预处理架构和方法简介

1、大数据预处理是数据挖掘和分析的重要前提，其质量和效率直接影响到后续任务的准确性和效率。通过合理的预处理架构和方法，可以有效地解决数据质量问题，提高数据的可用性和准确性。同时，数据预处理也是一个不断迭代和优化的过程，需要根据具体的应用场景和数据特点进行针对性的处理。

2、大数据的预处理方法主要包括以下几种： 数据清理 定义：数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，以及重复数据的清除。这些步骤确保数据的准确性和一致性，为后续分析提供可靠的基础。

3、大数据预处理的方法主要包括以下几种：数据清理：目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。例程：填写缺失值、光滑噪声数据、识别或删除离群点，并解决数据不一致性问题。数据集成：定义：将多个数据源中的数据结合起来并统一存储的过程，建立数据仓库实际上就是数据集成的一个典型应用。

大数据架构lambda和Kappa

Lambda架构和Kappa架构都是为了解决大数据处理中的实时性和可靠性问题而提出的两种不同数据架构。以下是两者的详细对比：Lambda架构核心特点：数据摄取层：负责收集原始数据，并将其***以分别进行进一步的实时和批处理。

实时数仓的两种技术架构：Lambda和KappaLambda架构概述：Lambda架构是一种经典的大数据实时数仓架构，它将数据处理分为批处理和流处理两条线，以满足对数据的实时性和准确性的双重需求。架构图：核心组件与流程：数据源：通过Kafka、Flume等数据组件收集。

Lambda架构和Kappa架构是大数据处理领域中两种重要的架构模式，它们各自具有独特的特点和适用场景。Lambda架构 Lambda架构最早由Storm的创始人Nathan Marz提出，它结合了离线处理和实时处理两种技术。

三张图讲清楚大数据基础设施Hadoop、Lambda、Kappa架构第一代基础设施：Hadoop架构概述：Hadoop是第一代大数据基础设施的代表，专注于离线数据处理。它提供了一整套解决方案，底层以HDFS分布式文件系统做数据存储，并通过MapReduce计算模型处理数据。核心组件与功能：HDFS：分布式文件系统，用于存储大数据。

Lambda架构和Kappa架构是大数据处理中的两种重要技术架构。Lambda架构： 定义：Lambda架构将数据处理流程分为离线和实时两部分。离线处理使用OLAP框架，如Hive、Impala等，而实时处理则依赖于流处理技术，如Storm、Spark Streaming或Flink。

关于常用的大数据处理架构有哪些和大数据处理和分析的架构和基本流程的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据处理和分析的架构和基本流程、常用的大数据处理架构有哪些的信息别忘了在本站搜索。