本篇文章给大家谈谈常用的大数据处理架构有，以及大数据常用的处理工具有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?
- 2、数据处理框架分类都有哪些?
- 3、“大数据架构”用哪种框架更为合适?
传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?
1、数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
2、计算的总体架构. HDFS （Hadoop 分布式文件系统） （1）设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于***取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。
3、数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层（DW）、指标层、维度层、汇总层（DWA）。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。
数据处理框架分类都有哪些?
只要数据是可访问的，我们就能够处理这些数据。按照处理的数据形式和得到结果的时效性进行分类，数据处理框架就可以分为两类：批处理系统和流处理系统。
Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能。Flink的核心组件是数据流图（DataFlowGraph），它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。
Samza 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Sam？za基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。
“大数据架构”用哪种框架更为合适?
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
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。
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。
Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。HPCC。
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