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大数据基础培训课程:大数据计算模式解读

作者:张老师 浏览次数: 2020-03-03 17:57
互联网的发展,带来了海量数据增长的契机,海量的数据背后,隐藏着亟待挖掘的数据价值,未来的时代不再是IT的时代,而是DT的时代。在这样的背景下,大数据基础培训课程,成为很多人的需求。今天我们就从大数据基础培训课程的角度,来聊一聊大数据计算的几种模式。

不断新增的海量数据,一方面是规模大,另一方面还分属于不同的类型,而针对不同的数据类型,所采取的计算模式,也是不同的。

大数据基础培训课程

批处理计算:

大数据从兴起开始,批处理计算就是最常见的一种计算需求,通过对大规模数据的批量处理,实现数据价值的挖掘。典型的代表有MapReduce和Spark。

MapReduce是分布式离线计算框架,将数据计算过程抽象成Map和Reduce两个函数,便于对海量数据集进行分布式计算。而Spark同样基于这样的计算模式,但是采用内存分布数据集,用内存替代HDFS或磁盘来存储中间结果,计算速度得到极大的提升。

流式计算:

流式计算可以说是近年来兴起的发展非常迅速的一种计算模式。

流式数据是随时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体,数据价值随时间流逝而降低,必须采用实时计算方式给出响应。市面上的流式计算框架和平台有很多,比如开源的Storm、S4、Spark Streaming,以及商用的Streams、StreamBase等。

交互式查询计算:

所谓交互式查询计算,主要是对超大规模数据的存储管理和查询分析,提供实时或准实时的响应。超大规模的数据,一般至少以PB级计量,谷歌的Dremel实时查询系统、Cloudera的Impala实时查询引擎、Cassandra、Hive等,都是交互式查询计算的代表。

图计算:

由于互联网中信息很多都是以大规模图或网络的形式呈现的,许多非图结构的数据也常被转换成图模型后再处理,因此出现图计算的需求以及解决方案。市面上常见的图计算产品有Pregel、GraphX、Giraph以及PowerGraph等。

以上就是关于大数据基础培训课程中大数据计算模式的一点分享了,大数据的发展变化是非常快的,大数据处理需求也在不断迭代更新,身在大数据行业,保持长期的学习能力很重要。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发2020春季班正在招生中,课程详情及学习资料可联系客服获取!
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