实时流式大数据处理流程

本篇文章给大家分享实时流式大数据处理流程，以及实时流式大数据处理流程包括对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据计算方式有哪些
• 2、不用再写FlinkSQL了,使用开源XL-LightHouse实时统计海量PV、UV_百度知...
• 3、大数据的计算框架有哪几种?
• 4、大数据架构概况
• 5、大数据平台有哪些架构

大数据计算方式有哪些

1、大数据计算模式主要有以下几种： 批处理计算模式 批处理计算模式是最早出现的大数据计算模式之一。它主要针对大规模数据***，通过批量处理的方式进行分析和计算。这种计算模式适用于对大量数据进行定期的分析和处理，如数据挖掘、预测分析等。

2、大数据的计算模式主要包括以下几种： 批处理计算：这种模式适用于对大规模数据集进行批量处理的情况，通常在数据量不大时使用。 流计算：流计算专注于实时处理不断流动的数据，适用于需要即时分析的场景，如社交媒体数据或金融交易数据。

3、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式和图处理模式。 批处理模式（Batch Processing）：这种模式下，大量数据被分成多个小批次进行处理。通常***用非实时、离线的方式进行计算，主要应用于离线数据分析和数据挖掘。

4、流计算模式：主要用于处理实时数据，流计算可以实时分析数据并产生结果，对于实时性要求高的场景来说非常适用。图计算模式：针对大规模图结构数据的处理，Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph等是常见的图计算框架。

不用再写FlinkSQL了,使用开源XL-LightHouse实时统计海量PV、UV_百度知...

不再需要编写复杂的FlinkSQL，转而使用开源的XL-LightHouse来实时处理海量的PV和UV统计。XL-LightHouse作为一种流式大数据统计平台，旨在解决企业在数据化运营中的挑战，以低成本实现精细化运营。

背景说明 本文介绍如何在FlinkSQL中，通过自定义UDTF函数实现类似Hive的行转列功能。***用IK分词器为示例，实现这一功能以便于简化开发流程。在Flink三层API中，Table API位于最顶层，用户可以使用SQL语法编写代码，对初学者友好，但受限于预定义函数。

大数据的计算框架有哪几种?

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

大数据的软件有：Hadoop、Spark、大数据一体机软件等。Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。

Shark/Spark：为了提高Map-Reduce的计算效率，Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark，Spark可看做基于内存的Map-Reduce实现，此外，伯克利还在Spark基础上封装了一层SQL，产生了一个新的类似Hive的系统Shark。

DiscoDisco，最初由诺基亚开发，是一种分布式计算框架。与Hadoop相似，它也基于MapReduce技术。DiscoDisco包含了一个分布式文件系统，以及支持数十亿个键和值的数据库。该框架支持的操作系统包括Linux和OSX。 HPCC，作为一种Hadoop之外的替代方案，承诺提供快速的数据处理速度和强大的可扩展性。

大数据架构概况

大数据定义、思维方式及架构模式 大数据何以为大数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。

Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。

本文来自腾讯云开发者社区【技思广益 · 腾讯技术人原创集】，作者叶强盛，是一名腾讯后台开发工程师，专注于大数据OLAP引擎研发。大数据技术的崛起，推动了数据湖和数据仓库的广泛应用，如Snowflake和Databricks的高估值便体现了其价值。在大数据领域，术语众多，往往先有需求再有定义。

大数据平台有哪些架构

1、数据管理方面，系统注重数据治理和安全。数据治理确保数据一致性，而安全管理提供全面的加密保护，从数据生成到存储的全程防护。数据分析则是关键环节，通过数据挖掘和机器学习，挖掘有价值的信息，支持决策制定。最后，可视化和报告工具呈现数据洞察，使得复杂信息易于理解和分享。

2、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。

3、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

4、大数据中间层：运行在大数据平台基础上的一个层级 主要是client访问层，服务提供层，基础运算层，client层主要有cli工具，dt工具，外部系统，上层应用。服务提供层主要有：用户管理、权限控制、元数据、业务处理、负载均衡、接入服务、任务调度、数据传送、访问计费。

5、大数据计算体系可归纳三个基本层次：数据应用系统，数据处理系统，数据存储系统.计算的总体架构. HDFS （Hadoop 分布式文件系统） （1）设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于***取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

6、大数据处理主要流程包括数据收集、存储、处理及应用。大数据***具有无法在一定时间内用常规工具处理的特点，需新处理模式以提升决策能力。随着业务增长，非结构化数据爆炸性增长。大数据平台架构包括数据仓库、数据集市与数据挖掘层，核心在于数据架构设计，确保基础与核心地位。

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