处理大数据的框架（大数据常用框架或技术）

本篇目录：

1、大数据基本分析框架包括哪些方面2、大数据学什么框架?什么是生态圈?3、常见的大数据处理工具4、Hadoop软件处理框架5、大数据有哪些框架6、大数据常用处理框架有哪些?

大数据基本分析框架包括哪些方面

1、数据采集和存储：大数据分析的第一步是收集和存储数据。这可能涉及传感器、日志文件、社交媒体数据、交易记录等多种数据源。为了有效地存储和管理这些数据，使用的技术包括数据库系统、分布式文件系统和云存储等。

2、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

3、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。

4、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

5、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

6、大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。

大数据学什么框架?什么是生态圈?

大数据技术专业属于交叉学科，以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。阶段三，是项目练手。

大数据具体学什么？大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

大数据架构东西与组件 企业大数据结构的搭建，多是挑选根据开源技能结构来实现的，这其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件结构，及其生态圈组件。

常见的大数据处理工具

Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C）很轻松地联结在一起。

Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

HDFS Hadoop分布式文件体系(Hadoop Distributed File System，HDFS)现在是Apache Hadoop项目的一个子项目，与已有的分布式文件体系有许多相似之处。

Hadoop软件处理框架

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。YARN是Hadoop 0引入的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。

【答案】：MapReduce与HDFS 解析：Hadoop计算框架是出现比较早的一个分布式计算框架，它主要是基于Google提出的MapReduce的开发模式下一个开源实现功能非常强大的分布式计算框架，由Java开发完成。

hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

Hadoop：Hadoop是处理大数据的一个开源软件框架，它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件。HDFS用于存储和管理大规模数据集，具有高容错性和可扩展性。

而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

大数据有哪些框架

1、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

2、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

3、Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。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。

大数据常用处理框架有哪些?

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。

Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能。Flink的核心组件是数据流图（DataFlowGraph），它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。

常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。

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Sam？za基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。

Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。 Presto Presto是最适合较小数据集的开源分布式SQL工具。

云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

到此，以上就是小编对于大数据常用框架或技术的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

数据