今天给各位分享分布式的大数据处理架构的知识，其中也会对分布式大数据管理有哪些优点进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、什么是分布式计算
- 2、简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别
- 3、HDFS缩写为何意,代表Hadoop分布式文件系统?
什么是分布式计算
计算机科学中的两个重要概念是分布式计算和集中式计算。集中式计算在一台计算机上运行所有的应用程序和服务，而分布式计算是将任务分配给多台计算机来协同完成。这两种计算方式之间存在明显的差异。其中一个主要的区别在于它们的可扩展性。
我们知道计算一个简单的数学问题，比如1+1等于几，用一台电脑就够了。但如果要计算一个超级复杂的问题呢？这可以使用多台电脑一起来运算，而如果这些多台电脑都处在互联网上，那它们如何相互链接？如何传递消息和通信？如何协调各自的任务和分工？这些问题就是分布式计算系统要解决的事。
分布式计算机系统是一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。
云计算是一个概念，实质上是把分布在网络上的服务器硬件及软件资源整合起来以提供服务，如提供大型运算、网络储存、云应用等。云计算用到了许多技术，分布式计算就是它用到的其中一个技术。“云是一个更上层、更抽象、更玄乎的概念。而分布式是一个很具体的概念。若没有分布式，云就无从谈起。
而云计算说白了，就是化繁为简，把自己不能办的，不方便做的事给别人做，如你现在要处理一个大型的运算，但是你的计算机垃圾，怎么办，所谓云计算就是分布式计算，通过网络把世界各个地方的计算机联合起来，为你解决问题，问题解决方便多了，速度又快。
简述大数据的特征及其管理方式与传统数据库的区别
大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别的数据。
数据规模。传统数据的处理对象通常以MB为基本单位，而大数据则常以GB、TB或者PB为基本处理单位。（2）数据类型。传统数据中，数据种类较少，通常只有一种或几种，而且以结构性数据为主。而大数据中数据种类繁多，且包含了各种结构化、半结构化、非结构化的数据，给数据的管理带来许多新的挑战。
他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
HDFS缩写为何意,代表Hadoop分布式文件系统?
1、一个分布式系统基础架构，由Apache基金***开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
2、Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个专为大规模数据处理和存储而设计的分布式架构，它的核心理念在于高容错性和低成本，适用于离线计算任务，如海量Web日志和机器学习数据的处理。
3、提供海量数据存储和计算的，需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
关于分布式的大数据处理架构和分布式大数据管理有哪些优点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
