本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理框架分為三類，以及大數(shù)據(jù)常見(jiàn)的幾種框架對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)有哪些框架
• 2、大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)什么框架,什么生態(tài)圈?
• 3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)——框架篇
• 4、大數(shù)據(jù)分為哪三類
• 5、大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架包括

大數(shù)據(jù)有哪些框架

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計(jì)算，并開(kāi)發(fā)了 HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和 HBase（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)），以滿足大數(shù)據(jù)的處理需求。它的開(kāi)源性質(zhì)使其成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中國(guó)的百度、阿里巴巴等知名互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛***用。

僅批處理框架：Apache Hadoop – 特點(diǎn)：適用于對(duì)時(shí)間要求不高的非常大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過(guò)MapReduce進(jìn)行批處理。- 優(yōu)勢(shì)：可處理海量數(shù)據(jù)，成本低，擴(kuò)展性強(qiáng)。- 局限：速度相對(duì)較慢，依賴持久存儲(chǔ)，學(xué)習(xí)曲線陡峭。

大數(shù)據(jù)計(jì)算框架有：批處理計(jì)算框架、流式計(jì)算框架、圖計(jì)算框架、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算框架、深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架。批處理計(jì)算框架 適用于對(duì)大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。典型的批處理計(jì)算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式計(jì)算框架 適用于實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。

HDFS具有高容錯(cuò)性，并設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉硬件上。它提供高傳輸速率以訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS放寬了POSIX的要求，以支持流式訪問(wèn)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架主要包括分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、流計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與分析以及數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)。

大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)什么框架,什么生態(tài)圈?

1、大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的***集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等。

2、大數(shù)據(jù)專業(yè) 全稱：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，強(qiáng)調(diào)交叉學(xué)科特點(diǎn)，以大數(shù)據(jù)分析為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)為三大基礎(chǔ)支撐性學(xué)科，培養(yǎng)面向多層次應(yīng)用需求的復(fù)合型人才。

3、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)生態(tài)圈一覽 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域讓人暈頭轉(zhuǎn)向。為了幫助你，我們決定制作這份廠商圖標(biāo)和目錄。它并不是全面列出了這個(gè)領(lǐng)域的每家廠商，而是深入探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。我們希望這份資料新穎、實(shí)用。這是一款面向Hadoop的自助服務(wù)式、無(wú)數(shù)據(jù)庫(kù)模式的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件。

4、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)入門都需要學(xué)習(xí)和具備的基礎(chǔ)知識(shí)： 數(shù)學(xué)知識(shí)：數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。 ①對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計(jì)算能力即可，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法則是加分。 ②對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)知識(shí)是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計(jì)算相關(guān)知識(shí)）最好也有一定的了解。

5、想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)課程推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班主要培訓(xùn)內(nèi)容有：課程內(nèi)容教學(xué)。不同的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，根據(jù)課程內(nèi)容的不同，當(dāng)然時(shí)間也會(huì)有所差異，學(xué)習(xí)內(nèi)容大概為J***a語(yǔ)言基礎(chǔ)、HTML、CSS、J***aWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)、Linux基礎(chǔ)、Hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系等課程內(nèi)容。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)——框架篇

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心使命，是通過(guò)數(shù)據(jù)***集、存儲(chǔ)（Apache Hadoop與HDFS）、計(jì)算（MapReduce、Hive、SQL）和精細(xì)管理，構(gòu)建起數(shù)據(jù)處理的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。存儲(chǔ)與力量的交匯點(diǎn) – Hadoop：作為分布式存儲(chǔ)和計(jì)算的中堅(jiān)力量，它通過(guò)HDFS提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，而Hive則巧妙地引入SQL接口，讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作變得直觀易行。

Kafka是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，它可以用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理和存儲(chǔ)。Kafka的核心組件是發(fā)布-訂閱模型（Pub-Sub），它可以將數(shù)據(jù)流發(fā)布到不同的消費(fèi)者節(jié)點(diǎn)上，并保證消息的順序和可靠性。Kafka還提供了可擴(kuò)展的API，可以方便地與其他框架集成。

總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的主流框架正經(jīng)歷著一場(chǎng)技術(shù)革命，從傳統(tǒng)的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向更加靈活和云原生的解決方案。Kubernetes的崛起和AI的融入，預(yù)示著一個(gè)更加高效、智能的數(shù)據(jù)處理新時(shí)代。每一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師都應(yīng)密切關(guān)注這些變化，以便在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先。

大數(shù)據(jù)分為哪三類

1、社交數(shù)據(jù)：這類數(shù)據(jù)包括用戶行為記錄、反饋數(shù)據(jù)等，例如Twitter、Facebook等社交媒體平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

2、大數(shù)據(jù)分為系統(tǒng)日志***集系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)***集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)***集系統(tǒng)這三類。大數(shù)據(jù)的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

3、大數(shù)據(jù)大體可分為三類：一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間因果關(guān)系強(qiáng)；二是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如***、圖片、音頻等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間沒(méi)有因果關(guān)系；三是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如HTML文檔、郵件、網(wǎng)頁(yè)等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)問(wèn)的因果關(guān)系弱。3．高速性。

4、大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分為多種類型，具體如下： 數(shù)據(jù)收集：這是大數(shù)據(jù)處理的第一步，包括從不同來(lái)源***集數(shù)據(jù)，如管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

5、由于眾多互聯(lián)網(wǎng)用戶的影響，大數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，因此數(shù)據(jù)類型也呈現(xiàn)出多樣性。大數(shù)據(jù)可以根據(jù)因果關(guān)系的強(qiáng)弱分為三類：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這三類數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中占比較大，達(dá)到75%，但能夠產(chǎn)生高價(jià)值的數(shù)據(jù)通常是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架包括

大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架主要包括分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、流計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與分析以及數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)。

大數(shù)據(jù)計(jì)算框架的種類包括： 批處理計(jì)算框架：這類框架適用于對(duì)大規(guī)模離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。代表性的批處理計(jì)算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式計(jì)算框架：流式計(jì)算框架適用于實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。它能夠?qū)崟r(shí)接收數(shù)據(jù)并處理，根據(jù)需求輸出結(jié)果。

大數(shù)據(jù)的三大技術(shù)支撐要素：分布式處理技術(shù)、云技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)。分布式處理技術(shù) 分布式處理系統(tǒng)可以將不同地點(diǎn)的或具有不同功能的或擁有不同數(shù)據(jù)的多臺(tái)計(jì)算機(jī)用通信網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，在控制系統(tǒng)的統(tǒng)一管理控制下，協(xié)調(diào)地完成信息處理任務(wù)。比如Hadoop。

Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，主要包括兩個(gè)核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可擴(kuò)展性和開(kāi)放性等優(yōu)點(diǎn)，因此在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

Samza：Samza 是 LinkedIn 開(kāi)源的分布式流處理框架，專門用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，類似于 Twitter 的 Storm 系統(tǒng)。但與 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)處理框架分為三類的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于大數(shù)據(jù)常見(jiàn)的幾種框架、大數(shù)據(jù)處理框架分為三類的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。