成都大数据计算机培训机构之数据处理技术简介

在大数据培训当中，重点就是对于数据处理技术的学习和掌握，而企业在招聘当中，最看重的也是求职者的专业技术水平以及解决实际问题的能力。有着这个前提，大家对于学习大数据也有了更清楚的认识。今天我们就从成都大数据计算机培训机构的角度，来聊聊数据处理技术。

总的来说，像MapReduce、Spark、Storm/Flink都是用来处理数据的，都可以被称为数据处理技术，在数据清洗、计算、统计等等不同的环节，需要不同的技术来解决问题。


MapReduce

MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，有三层含义：

MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。

MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理，大大减少了软件开发人员的负担。

MapReduce是一个并行程序设计模型与方法（Programming Model&Methodology）。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。

Spark

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark一种类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Flink

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

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