简述大数据处理的两种方式

xiaofei
大数据处理
2024-11-04 01:01:04
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文章阐述了关于简述大数据处理的两种方式，以及大数据数据处理方法的特点的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、什么是流处理和批处理?
2、Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)
3、大数据常用的数据处理方式有哪些?

什么是流处理和批处理?

数据治理与质量管理：大数据技术需要建立数据治理和质量管理机制，以确保数据的一致性、准确性和可信度。这包括数据标准化、元数据管理、数据质量评估等方面的工作，以保证数据的可靠性和可信度。实时数据处理与流式计算：随着数据产生速度的增加，大数据技术需要支持实时数据处理和流式计算。

大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把***集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

（图片来源网络，侵删）

所谓批处理（Batching），就是使用相同的操作同一时间内完成所有类似事件，以此来达到效率最大化。在本文中，我们看看批处理方法如何让“在线阅读和信息加工流程”效率获得质的飞跃。我们首先谈谈如何构建一个有效的、完整的互联网信息加工和处理流程。

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

Streaming：实时计算与消息可靠性。 Flink：学习流处理和批处理平台的原理与容错机制。 Loader与Flume：数据转换与日志聚合实践。 Kafka：消息订阅系统的设计与架构。 ZooKeeper：服务管理与集群协作。 1 FusionInsight HD：华为企业级解决方案的深入理解。

大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

（图片来源网络，侵删）

然后，Spark Streaming作为消费者，实时从Kafka中获取数据进行计算。接着，计算结果将被保存到Redis中，以供实时推荐系统使用。 Flume、Kafka、Spark和Redis共同构成了一个经典的实时数据收集与计算架构。如果您想了解更多关于大数据技术的信息，可以搜索lxw的大数据田地。

主流的大数据平台架构包括数据***集（Flume或Beats）、数据存储（HDFS、Hive、ES、HBase）、实时分析（Flink）、数据查询（Presto、Clickhouse）等组件。通过docker-compose一键部署，实现大数据平台快速搭建。

前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。

进入大数据阶段，理解其核心价值是解决海量数据的存储和计算问题。通过梳理大数据技术生态圈，我们了解到Hadoop、Flink、Hive等组件在处理流程中的重要性。数据***集与预处理、数据存储、清洗、查询分析和可视化，构成了大数据处理的完整链条。Hadoop作为分布式系统基础框架，是后续集群环境构建的基础。