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大数据技能培训:主流的大数据处理框架有哪些

作者:张老师 浏览次数: 2020-04-08 18:15
要实现对大规模数据的分析处理,数据处理框架是非常关键的一部分,尤其是针对很多大数据零基础学习者,这部分既是重点,也是难点,想要学好大数据技能,需要花费足够的时间和精力。今天的大数据技能培训分享,我们来聊聊主流的大会上局处理框架有哪些?

目前来说,行业当中主要运用的大数据处理系统框架,可以分为批处理和流处理两种。

大数据技能培训

批处理,优势在于计算大规模数据集。批处理的过程包括将任务分解为较小的任务,分别在集群中的每个计算机上进行计算,根据中间结果重新组合数据,然后计算和组合最终结果。当处理非常巨大的数据集时,批处理系统是最有效的。典型的批处理系统,就是Hadoop。

Apache Hadoop

说起大数据处理框架,永远也绕不开Hadoop。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据处理框架,在很长一段时间内,它几乎可以作为大数据技术的代名词。

但是MapReduce作为Hadoop默认的数据处理引擎,存在着很多的不足。随着更多高性能处理引擎的发展,目前在企业中使用MapReduce进行计算的应用已经呈下降趋势(HDFS及YARN仍然被广泛使用)。

而流处理,则对由连续不断的单条数据项组成的数据流进行操作,注重数据处理结果的时效性。典型的流处理系统有Apache Storm,Apache Samza。

Apache Storm

Apache Storm是一种侧重于低延迟的流处理框架,它可以处理海量的接入数据,以近实时方式处理数据。Storm延时可以达到亚秒级。

值得一提的是,一些国内的公司在Storm的基础上进行了改进,为推动流处理系统的发展做出了很大贡献。阿里巴巴的JStorm参考了Storm,并在网络IO、线程模型、资源调度及稳定性上做了改进。而华为的StreamCQL则为Storm提供了SQL查询语义。

还有一种系统,同时具备批处理与流处理的能力,这种称为混合处理系统,比如Apache Spark,Apache Flink,这里就不细讲了。

关于大数据技能培训,主流的大数据处理框架有哪些,相信大家看完以上的内容,也都有了初步的了解了。大数据技能培训,主要是针对市场需求来学习相关技能,这样才能在就业当中获得优势。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据开发班,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客服领取!
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