本篇文章給大家談談通用互聯網大數據處理架構，以及通用互聯網大數據處理架構包括對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
本文目錄一覽：
- 1、五種大數據處理架構
- 2、hadoop大數據處理架構的核心技術是什么?
- 3、為什么Flink會成為下一代大數據處理框架的標準
五種大數據處理架構
五種大數據處理架構大數據是收集、整理、處理大容量數據集，并從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。
Hadoop：Hadoop是一個分布式計算框架，主要包括兩個核心組件：分布式文件系統HDFS和MapReduce。HDFS為海量數據提供了存儲，MapReduce為海量數據提供了計算。
流式架構 在傳統大數據架構的基礎上，直接拔掉了批處理，數據全程以流的形式處理，所以在數據接入端沒有了ETL，轉而替換為數據通道。優點：沒有臃腫的ETL過程，數據的實效性非常高。
批處理 批處理是大數據處理傍邊的遍及需求，批處理主要操作大容量靜態數據集，并在核算進程完成后返回成果。鑒于這樣的處理模式，批處理有個明顯的缺點，便是面對大規模的數據，在核算處理的功率上，不盡如人意。
hadoop大數據處理架構的核心技術是什么?
1、大數據核心技術涵蓋了一系列領域，其中包括： 數據***集與預處理：- Flume：實時日志收集系統，能夠定制數據發送方以收集不同類型的數據。- Zookeeper：分布式應用程序協調服務，提供數據同步功能。
2、Hadoop Common：一組分布式文件系統和通用I/O的組件與接口（序列化、J***a RPC 和持久化數據結構）。
3、MapReduce為大數據場景下數據計算提供了一套通用框架，用于處理TB級別數據的統計、排序等問題（單機內存無法處理）。用戶需自己實現m***er和reducer方法，僅可用于離線批量計算，實時性不高。
為什么Flink會成為下一代大數據處理框架的標準
1、從長遠來看，阿里決定用Flink做一個統一的、通用的大數據引擎作為未來的選型。 Flink是一個低延遲、高吞吐、統一的大數據計算引擎。在阿里巴巴的生產環境中，Flink的計算平臺可以實現毫秒級的延遲情況下，每秒鐘處理上億次的消息或者***。
2、流處理：Flink是一個流處理引擎，專門為處理連續、動態的數據流而設計。這意味著它可以實時分析大量的數據流，而無需等待數據的完整批次。這使得Flink在各種實時應用中非常有用，如實時分析、預測分析和異常檢測。
3、高吞吐量和低延遲：Flink 框架能夠處理大規模數據流，并且具有高吞吐量和低延遲的特性。這意味著它可以處理大量的數據，并且可以在很短的時間內完成數據處理任務。
4、Storm：Storm是一個分布式實時計算系統，可以用于處理流式數據。 Flink：Flink是一個分布式流處理和批處理系統，可以用于處理大規模數據集。
5、Flink是一個高性能、高吞吐量的分布式流處理框架，它提供了基于流的處理和批處理的功能。Flink的核心組件是數據流圖（DataFlowGraph），它可以將數據流圖中的每個節點分配給不同的計算節點進行并行處理。
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