本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理的相關(guān)框架有哪些，以及做大數(shù)據(jù)必須了解的多種處理框架對(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)框架有哪些
• 2、大數(shù)據(jù)有哪些框架
• 3、大數(shù)據(jù)基本分析框架包括哪些方面

大數(shù)據(jù)框架有哪些

1、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。

2、Dubbo Dubbo是阿里巴巴開源的一個(gè)分布式服務(wù)框架，致力于提供高性能、透明化的RPC遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用方案，以及SOA服務(wù)治理方案。其核心部分包括：遠(yuǎn)程通訊、集群容錯(cuò)和高可用性、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。遠(yuǎn)程通訊提供對(duì)多種基于長(zhǎng)連接的NIO框架抽象封裝，包括多種線程模型、序列化，以及“請(qǐng)求-響應(yīng)”模式的信息交換方式。

3、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。

4、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)有哪些框架

1、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。

2、HDFS具有高容錯(cuò)性，并設(shè)計(jì)用來部署在低廉硬件上。它提供高傳輸速率以訪問應(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，以支持流式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

3、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。

4、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。

5、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)。

6、在大數(shù)據(jù)的浩瀚海洋中，技術(shù)框架的演變始終保持著活躍的脈動(dòng)。要了解其主流框架，我們需要聚焦于幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，它們構(gòu)成了大數(shù)據(jù)處理的堅(jiān)實(shí)基石。讓我們深入探討這六大基石，它們支撐著現(xiàn)代大數(shù)據(jù)實(shí)踐的基石項(xiàng)目。首先，分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop HDFS，已經(jīng)讓位給了對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)，如Amazon S3和阿里云的OSS。

大數(shù)據(jù)基本分析框架包括哪些方面

1、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計(jì)算，并開發(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。

2、數(shù)據(jù)源 所有大數(shù)據(jù)架構(gòu)都從源代碼開始。這可以包含來源于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、來自實(shí)時(shí)源（如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）的數(shù)據(jù)，及其從應(yīng)用程序（如Windows日志）生成的靜態(tài)文件。實(shí)時(shí)消息接收 ***如有實(shí)時(shí)源，則需要在架構(gòu)中構(gòu)建一種機(jī)制來攝入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 公司需要存儲(chǔ)將通過大數(shù)據(jù)架構(gòu)處理的數(shù)據(jù)。

3、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。

關(guān)于大數(shù)據(jù)處理的相關(guān)框架有哪些和做大數(shù)據(jù)必須了解的多種處理框架的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。