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：2519
【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。
上一篇：大数据产业的实际应用有哪些？
下一篇：数据分析在企业中的具体应用是什么?
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群，免费领取大礼包，加群暗号：青藤。 一键加群
大数据工程师相关文章推荐
|大数据工程师最新文章推荐
最新文章
大数据工程师各地入口
环球青藤官方微信服务平台
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
大数据工程师热点排行
