大数据软件开发,主要的工作内容,其实是围绕各大数据处理框架来进行的,而为了应对大数据处理的各种需求,在不同的场景下,也提供不同的数据处理框架,这些框架支持不同的计算模式。今天我们就从大数据软件编程培训中心的角度,来分享一下大数据计算模式解读。
大数据,包括数据本身和大数据技术两个方面,大数据依赖于大数据技术框架来实现数据计算处理的过程,并且不同的计算框架,针对于不同的场景,满足实际的需求。
大数据的典型特征之一就是数据类型多样,针对不同类型的数据处理,需要不同的计算模式来实现。
批处理计算:
批处理计算是最常见的一类数据处理方式,主要用于对大规模数据进行批量的处理,其代表产品有MapReduce和Spark等。
流式计算:
流式计算可以说在近年来发展迅猛。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。流式计算就可以实时处理多源、连续到达的流式数据,并实时分析处理。
目前市面上已出现很多流式计算框架和平台,如开源的Storm、S4、Spark Streaming,商用的Streams、StreamBase等。
交互式查询计算:
主要用于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。这里所谓的超大规模数据,通常在PB级别。
交互式查询计算,主要的框架有谷歌的Dremel,Cloudera的Impala。另外,Cassandra、Hive也算是交互式查询计算引擎。
图计算:
图计算是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达,以及在这种数据结构上的计算模式。
市面上常见的图计算产品有Pregel、GraphX、Giraph以及PowerGraph等。
关于大数据软件编程培训中心,大数据计算模式解读,以上就是今天的分享内容了。大数据正在成为一种越来越重要的数字资产,针对于这些资产的价值挖掘,离不开计算手段的支持。加米谷大数据,
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