本篇文章給大家談談大數據處理框架分為三類，以及大數據常見的幾種框架對應的知識點，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、大數據有哪些框架
• 2、大數據需要學習什么框架,什么生態圈?
• 3、大數據平臺架構——框架篇
• 4、大數據分為哪三類
• 5、大數據的技術框架包括

大數據有哪些框架

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計算，并開發了 HDFS（分布式文件系統）和 HBase（數據存儲系統），以滿足大數據的處理需求。它的開源性質使其成為分布式計算領域的國際標準，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中國的百度、阿里巴巴等知名互聯網公司廣泛***用。

僅批處理框架：Apache Hadoop – 特點：適用于對時間要求不高的非常大規模數據集，通過MapReduce進行批處理。- 優勢：可處理海量數據，成本低，擴展性強。- 局限：速度相對較慢，依賴持久存儲，學習曲線陡峭。

大數據計算框架有：批處理計算框架、流式計算框架、圖計算框架、分布式數據庫計算框架、深度學習計算框架。批處理計算框架 適用于對大規模的離線數據進行處理和分析。典型的批處理計算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式計算框架 適用于實時或近實時處理連續的數據流。

HDFS具有高容錯性，并設計用來部署在低廉硬件上。它提供高傳輸速率以訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。HDFS放寬了POSIX的要求，以支持流式訪問文件系統中的數據。

大數據的技術框架主要包括分布式存儲、分布式計算、流計算、數據挖掘與分析以及數據可視化等關鍵技術。

大數據需要學習什么框架,什么生態圈?

1、大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的***集、數據預處理、分布式存儲、數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

2、大數據專業 全稱：數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

3、大數據分析技術生態圈一覽 大數據領域讓人暈頭轉向。為了幫助你，我們決定制作這份廠商圖標和目錄。它并不是全面列出了這個領域的每家廠商，而是深入探討大數據分析技術領域。我們希望這份資料新穎、實用。這是一款面向Hadoop的自助服務式、無數據庫模式的大數據分析應用軟件。

4、大數據學習入門都需要學習和具備的基礎知識： 數學知識：數學知識是數據分析師的基礎知識。 ①對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。 ②對于高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

5、想要學習大數據課程推薦選擇【達內教育】。在大數據培訓班主要培訓內容有：課程內容教學。不同的培訓機構，根據課程內容的不同，當然時間也會有所差異，學習內容大概為J***a語言基礎、HTML、CSS、J***aWeb和數據庫、Linux基礎、Hadoop生態體系、Spark生態體系等課程內容。項目實戰訓練。

大數據平臺架構——框架篇

大數據平臺的核心使命，是通過數據***集、存儲（Apache Hadoop與HDFS）、計算（MapReduce、Hive、SQL）和精細管理，構建起數據處理的堅實基礎。存儲與力量的交匯點 – Hadoop：作為分布式存儲和計算的中堅力量，它通過HDFS提供海量數據的存儲，而Hive則巧妙地引入SQL接口，讓復雜的數據操作變得直觀易行。

Kafka是一個分布式流處理平臺，它可以用于實時數據流的處理和存儲。Kafka的核心組件是發布-訂閱模型（Pub-Sub），它可以將數據流發布到不同的消費者節點上，并保證消息的順序和可靠性。Kafka還提供了可擴展的API，可以方便地與其他框架集成。

總的來說，大數據的主流框架正經歷著一場技術革命，從傳統的Hadoop生態系統轉向更加靈活和云原生的解決方案。Kubernetes的崛起和AI的融入，預示著一個更加高效、智能的數據處理新時代。每一個數據科學家和工程師都應密切關注這些變化，以便在未來的競爭中保持領先。

大數據分為哪三類

1、社交數據：這類數據包括用戶行為記錄、反饋數據等，例如Twitter、Facebook等社交媒體平臺上的數據。

2、大數據分為系統日志***集系統、網絡數據***集系統、數據庫***集系統這三類。大數據的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

3、大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如***、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。3．高速性。

4、大數據技術可以分為多種類型，具體如下： 數據收集：這是大數據處理的第一步，包括從不同來源***集數據，如管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。

5、由于眾多互聯網用戶的影響，大數據來源廣泛，因此數據類型也呈現出多樣性。大數據可以根據因果關系的強弱分為三類：結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，這三類數據統稱為大數據。數據顯示，結構化數據在大數據中占比較大，達到75%，但能夠產生高價值的數據通常是非結構化數據。

大數據的技術框架包括

大數據的技術框架主要包括分布式存儲、分布式計算、流計算、數據挖掘與分析以及數據可視化等關鍵技術。

大數據計算框架的種類包括： 批處理計算框架：這類框架適用于對大規模離線數據進行處理和分析。代表性的批處理計算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式計算框架：流式計算框架適用于實時或近實時處理連續的數據流。它能夠實時接收數據并處理，根據需求輸出結果。

大數據的三大技術支撐要素：分布式處理技術、云技術、存儲技術。分布式處理技術 分布式處理系統可以將不同地點的或具有不同功能的或擁有不同數據的多臺計算機用通信網絡連接起來，在控制系統的統一管理控制下，協調地完成信息處理任務。比如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。Hadoop具有高可靠性、高效性、可擴展性和開放性等優點，因此在大數據領域得到了廣泛應用。

Samza：Samza 是 LinkedIn 開源的分布式流處理框架，專門用于實時數據處理，類似于 Twitter 的 Storm 系統。但與 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系統。

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