大数据处理需要分布式架构

xiaofei
大数据处理
2025-04-12 13:12:18
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今天给大家分享大数据处理需要分布式架构，其中也会对大数据***用分布式计算框架的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、MPP架构和分布式架构的区别
2、大数据与云计算之间的关系是怎样的?
3、大数据开发必用的分布式框架有哪些
4、大数据专业是干什么的
5、大数据解决方案,在技术架构中都是如何分类的?

MPP架构和分布式架构的区别

1、从任务周期视角看，MPP架构在性能上似乎优于分布式架构。然而，分布式架构在资源解耦、灵活性和可移植性方面具有天然优势，支持各种MPP架构无法处理的自定义存写算操作。

2、分布式分析型数据库的逻辑架构主要包括服务层、SQL引擎、分布式事务引擎、分布式计算引擎和存储引擎。与MPP数据库的主要区别在于计算引擎和存储引擎独立，而MPP数据库底层基于某种关系数据库，包含SQL、事务、计算和存储能力。在分布式存储引擎层，目前行业内有基于Paxos或Raft协议构建的高可用分布式存储。

（图片来源网络，侵删）

3、概念： MPP数据库是大数据时代下的分析型数据库，扮演着企业数据处理的引擎角色。它通过将数据分布在多个独立节点上，实现高性能的并行计算。技术架构： Sharednothing架构：MPP数据库***用无共享数据的模式，控制节点负责任务编译和结果聚合，计算节点负责具体的计算任务。

大数据与云计算之间的关系是怎样的?

从技术角度看，大数据与云计算是密不可分的。由于大数据的处理超出了单台计算机的能力，必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据管理涉及分布式文件系统，如Hadoop，以及SQL支持，如Hive+HADOOP。利用云计算构建下一代数据仓库已成为热门话题。

大数据与云计算之间的关系密切，两者结合为组织带来了显著的业务优势。云计算提供了一种按需付费的服务模式，企业可以利用其基础架构和资源，而大数据处理海量的数据，以进行存储、分析和决策。这种结合利用了成本效益和可扩展性，使得公司能够提高收入，同时降低投资成本。

（图片来源网络，侵删）

大数据与云计算之间的关系可以概括为：大数据依赖云计算进行处理，而云计算能够更有效地处理大数据。首先，大数据指的是数量庞大、结构复杂且多样的数据集，它们可能源自于社交媒体、电子商务、传感器、金融交易等多个渠道。大数据的规模、生成速度和多样性对存储和处理提出了重大挑战。

大数据与云计算的关系紧密，犹如水与容器的对应。云计算提供了一个承载大数据的平台，而大数据则是需要被处理和分析的信息资源。大数据指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。它具有海量、高增长率和多样化的特征，需要新处理模式来挖掘价值。

大数据开发必用的分布式框架有哪些

Dubbo是一个阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含：远程通讯：提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。

学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

Apache Hadoop Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它提供了分布式存储和分布式计算的功能，并且具有高度可扩展性和可靠性。Hadoop能够处理各种类型的计算任务，包括批处理和实时计算。其核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

Samza是由LinkedIn开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Samza基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。

大数据专业是干什么的

1、大数据专业是一门涉及数据收集、存储、处理、分析和应用的综合性学科。它结合了数学、统计学、计算机科学、人工智能等多个领域的知识和技术，旨在培养具备大数据思维、掌握大数据处理与分析技术、能够从事大数据相关工作的专业人才。

2、大数据专业是一门涉及数据科学、计算机科学等多个领域的综合性学科。大数据专业的定义大数据专业主要围绕数据的收集、存储、处理、分析和应用等方面展开。它结合了计算机科学、数学、统计学、人工智能等多个学科的知识，致力于培养具备大数据处理和分析能力的高素质人才。

3、大数据专业主要聚焦于数据的全生命周期管理，从数据的***集、整理到存储、安全，再到分析、呈现及应用，各个环节都至关重要。数据***集涉及各种数据源的获取，包括结构化和非结构化数据，需要专业的工具和技术来实现。数据整理则包括清洗、格式化等步骤，确保数据质量。

4、大数据专业主要研究大数据的***集与管理，旨在帮助企业理解和应用大数据技术。课程设置涵盖了数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘三大层面，通过学习如何实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、搭建和基准测试分布式Hadoop集群与Hbase集群，以及部署Hive并实现数据操作等，学生将掌握解决实际问题的方法。