大数据基本框架

接下来为大家讲解大数据主流框架与技术，以及大数据基本框架涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据平台架构——框架篇
• 2、常见的大数据技术有哪些
• 3、主流的大数据分析框架有哪些

大数据平台架构——框架篇

大数据平台架构——框架篇 大数据平台架构是对海量数据从***集、存储、计算、应用、管理、运维等多方位、多维度的组合研究设计，旨在建设合理、高效的大数据平台。以下是大数据平台架构中各个关键框架的详细介绍：大数据存储计算 Hadoop：Hadoop是大数据存储和计算的鼻祖，大多数开源的大数据框架都依赖Hadoop或与其兼容。

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。

实时计算层是大数据平台对实时性需求的重要支撑，主要包括Storm和Spark Streaming等实时计算框架。其中，Spark Streaming因其与Spark的良好结合以及相对较低的延时性而备受青睐。通过Flume收集前端日志，并实时发送给Spark Streaming进行处理，最终将结果存储至Redis等实时数据存储系统中，供业务实时访问。

大数据技术框架主要包括以下方面的内容：数据存储系统 分布式文件系统HDFS：HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件之一，用于存储大量的数据。它***用主/从（Master/Slave）架构，由一个NameNode和多个DataNode组成，NameNode管理文件系统的命名空间，DataNode存储实际的数据。

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。

大数据技术主要包括以下关键技术：数据***集与预处理：这是大数据技术的首要环节，主要处理数据入口问题。它涉及传感器技术、日志抓取技术以及网络爬虫技术等，确保能够从多种源头实时或批量获取异构数据。这些技术为大数据的后续处理提供了丰富的数据源。分布式存储：面对海量数据的存储需求，分布式存储技术应运而生。

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。

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。

大数据处理技术 主要模式：批处理模式：如MapReduce编程模型，先存储后处理，分而治之，将计算推到数据。流处理模式：直接处理数据，适用于实时性要求高的场景，如网页点击数实时统计、传感器网络等。大数据分析及挖掘技术 核心：对大数据进行分析，获取有价值的信息。

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。

主流的大数据分析框架有哪些

1、主流的大数据分析框架主要包括以下几种： Hadoop 简介：Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，***用MapReduce分布式计算框架，以及HDFS分布式文件系统和HBase数据存储系统。 特点：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，适用于大规模批处理任务。

2、Samza是由LinkedIn开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Samza基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。

3、大数据的主流框架主要包括以下几个关键领域：存储框架：对象存储系统：如Amazon S3和阿里云的OSS，这些系统已经逐渐取代了传统的分布式文件系统，成为云环境中大数据存储的主流解决方案。

4、Hadoop 简介：Hadoop是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序，由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce组成。特点：具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力，是大数据分析的顶级数据仓库。

5、目前常见的大数据分析软件主要有以下几种：Hadoop 简介：Hadoop是最流行的软件框架之一，为大数据集提供了低成本的分布式计算能力。主要特点：可高度扩展，通过存储和分发大量数据集来处理大量数据。拥有Hive和Pig等综合分析工具，非常适合用于研究和开发。

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