大数据常用框架：大数据处理常用的架构解析

在大数据问题上，关键性的技术其实就是对于大数据的处理，企业搭建自己的大数据平台，通过对数据的长期性收集和分析处理，实现对数据资产的价值挖掘和变现。目前来说，大数据常用框架有几种，今天我们主要来问大家分享几个大数据处理常用的架构解析。

在大数据处理上，传统的大数据架构，是为了解决传统BI问题而设计的，存在比较大的一个问题就是，当数据分析的量开始增大，系统运行会出现各种各样的问题。这个时期的大数据处理，依然保留的ETL动作，数据主要经过ETL来进入存储。


基于传统大数据架构存在的问题，为了满足更大数据量和更好性能的大数据处理，在传统大数据架构的基础上，开始出现流式架构。

流式架构在处理大数据上，直接去掉了批处理，将所有的数据以流的形式进行处理，在数据接入上没有了ETL，而是使用数据通道。流式架构在大数据处理上，因为没有了ETL过程，所有数据的时效性很高。

但是因为流式架构不存在批处理，对于数据的重播和历史统计没有很好的支撑，对于离线数据处理上，存在一定的局限。

在流式架构之后，又开始出现了Lambda架构。Lambda架构在大数据处理上，将数据通道分为两支，实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了时效性数据处理，离线数据处理主要通过批处理的方式进行，两者结合，既有实时又有离线，对大部分的数据处理任务都能完成地很好。

既Lambda架构之后，又出现了Kappa架构，Kappa架构又在Lambda架构的基础上进行了优化。Kappa架构，依旧以流处理为主，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。

Kappa架构解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思路进行了设计，整个架构非常简洁。

以上来说，就是目前大数据常用框架的几个举例，针对目前的企业大数据处理任务，大部分的功能需求都可以通过Hadoop来实现，然后基于实际的数据处理需求，可以在数据处理架构上进行一定的优化和整合。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术知识分享，详情可咨询客服获取更多信息！