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大数据常用处理框架有哪些?

发布时间:2020年12月24日 02:36:25 来源:环球青藤 点击量:1990

【摘要】大数据开展至今,大数据处理主要分为两类大的需求,一是批处理,一是流处理。在企业的实践事务场景傍边,可能会只需求批处理或者流处理,也可能一起需求批处理和流处理,这就使得建立大数据体系平台的时候,需求依据具体场景来进行技能选型。

1、批处理

批处理是大数据处理傍边的遍及需求,批处理主要操作大容量静态数据集,并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式,批处理有个明显的缺点,便是面对大规模的数据,在核算处理的功率上,不尽如人意。

现在来说,批处理在应对很多持久数据方面的体现极为出色,因而经常被用于对历史数据进行剖析。

2、流处理

批处理之后呈现的另一种遍及需求,便是流处理,针对实时进入体系的数据进行核算操作,处理成果马上可用,并会跟着新数据的抵达继续更新。

在实时性上,流处理体现优异,但是流处理同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少数(微批处理,Micro-batch Processing)数据,不同记录间只维持最少数的状况,对硬件的要求也要更高。

3、批处理+流处理

在实践的使用傍边,批处理和流处理一起存在的场景也很多,混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案,不仅可以供给处理数据所需的办法,一起供给自己的集成项、库、东西,可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。

关于大数据常用处理框架有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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