大数据处理框架之流计算框架

xiaofei
大数据处理
2024-08-12 08:48:46
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接下来为大家讲解大数据处理框架之流计算框架，以及大数据计算框架分为涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、twitter的storm系统属于哪种大数据处理系统
2、数据处理框架分类都有哪些?
3、常见的大数据处理工具
4、为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准
5、请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么...
6、大数据主要包括哪些模式?

twitter的storm系统属于哪种大数据处理系统

但 Storm 不只是一个传统的大数据分析系统：它是复杂事件处理（CEP）系统的一个示例。CEP 系统通常分类为计算和面向检测，其中每个系统都可通过用户定义的算法在 Storm 中实现。举例而言，CEP 可用于识别事件洪流中有意义的事件，然后实时地处理这些事件。

答案：Storm和Spark都是大数据处理工具，各有其特点和优势。解释： Storm的特点和优势：Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它的主要优势是处理速度快，可以实时地对数据进行处理和分析。此外，Storm具有很好的可扩展性，可以轻松地扩展到多个节点，处理大规模的数据流。

（图片来源网络，侵删）

Storm：Storm 是 Twitter 开发的分布式计算系统，它在 Hadoop 的基础上增加了实时数据处理的能力，能够实时处理大数据流。与 Hadoop 和 Spark 不同，Storm 不会收集和存储数据，而是直接通过网络实时接收和处理数据，并实时传递结果。

Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Apache Drill。

数据处理框架分类都有哪些?

微批处理：这种处理方式把一小段时间内的数据当作一个微批次，对这个微批次内的数据进行处理。不论是哪种处理方式，其实时性都要远远好于批处理系统。因此，流处理系统非常适合应用于对实时性要求较高的场景，由于很多情况下，我们想要尽快看到计算结果，所以近些年流处理系统的应用越来越广泛。

（图片来源网络，侵删）

大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。

数据的性质分类：将数据按照其性质进行分类，例如定量数据和定性数据。定量数据是可以用数字表示的数据，例如身高、体重、成绩等，而定性数据则是不能用数字表示的数据，例如颜色、性别、种类等。数据的来源分类：将数据按照其来源进行分类，例如实验数据和调查数据。

大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。

Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。

常见的大数据处理工具

1、大数据处理工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，能利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的核心是HDFS，它是一个分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以在多个节点上进行分布式处理。它是大数据处理中常用的工具之一。

2、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。

3、Storm - 实时数据处理风暴 Storm，作为开源实时计算系统，为Hadoop的批量数据提供了强大而稳定的处理能力。它易于编程，支持多种语言，适用于实时分析、机器学习等应用场景。 Storm的容错性和高吞吐量使其在众多企业中得到了广泛应用，如Groupon和阿里巴巴。

4、数据存储：对于大数据的处理与存储，常用的工具有Hadoop、Hive等，它们能够有效地对大规模数据进行分布式存储和管理。数据管理：Apache Cassandra和MongoDB是两种流行的NoSQL数据库，它们在处理大量非结构化数据方面表现出色。

5、大数据分析是企业决策的重要工具，它涉及海量数据的处理。为此，专业工具的选择至关重要。数据分析通常分为几个层次：数据存储层、数据报表层、数据分析层和数据展现层。每个层次都有相应的工具。数据存储层需要工具来有效地管理数据。

为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准

1、众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动，越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理的技术，在将来不久的时间内，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据数据处理框架的标准。

2、Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。

3、Flink是一个开源的大数据处理框架，它支持批处理和流处理的混合负载。Flink提供了数据并行处理和状态管理等功能，适用于各种大数据处理场景。除了上述框架外，还有其他一些大数据处理框架，如Kafka、HBase等。这些框架各有特点，适用于不同的大数据处理需求。

4、高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。流处理和批处理：Flink 框架支持流处理和批处理两种模式。

5、Apache Flink是一个流处理和批处理的大数据处理框架。它支持高并发、高吞吐量的数据处理，并具有高度的可扩展性和容错性。Flink适用于实时数据流的处理和分析，以及大规模数据集的处理任务。它的计算模型支持事件时间和处理时间的窗口操作，使得数据处理更加灵活。

请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么...

1、MapReduce ：是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，非常适合数据密集型计算。

2、hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

3、Hadoop是google分布式计算框架MapReduce与分布式存储系统GFS的开源实现，由分布式计算框架MapReduce和分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）组成，具有高容错性，高扩展性和编程接口简单等特点，现已被大部分互联网公司***用。

4、Tez On YARN：一个DAG计算框架，直接修改自MapReduce，继承了MapReduce的扩展性好和容错性好等优点 Storm On YARN：实时计算框架Storm运行在YARN上，项目状态：开发进行中，已发布一个版本。 Spark On YARN：实时/内存计算框架Spark运行在YARN上：，项目状态：已可用。