本篇文章给大家谈谈通用互联网大数据处理架构，以及通用互联网大数据处理架构包括对应的知识点，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、五种大数据处理架构
- 2、hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
- 3、为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准
五种大数据处理架构
五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。
流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。
hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
1、大数据核心技术涵盖了一系列领域，其中包括： 数据***集与预处理：- Flume：实时日志收集系统，能够定制数据发送方以收集不同类型的数据。- Zookeeper：分布式应用程序协调服务，提供数据同步功能。
2、Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、J***a RPC 和持久化数据结构）。
3、MapReduce为大数据场景下数据计算提供了一套通用框架，用于处理TB级别数据的统计、排序等问题（单机内存无法处理）。用户需自己实现m***er和reducer方法，仅可用于离线批量计算，实时性不高。
为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准
1、从长远来看，阿里决定用Flink做一个统一的、通用的大数据引擎作为未来的选型。 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***。
2、流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次。这使得Flink在各种实时应用中非常有用，如实时分析、预测分析和异常检测。
3、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。
4、Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。 Flink：Flink是一个分布式流处理和批处理系统，可以用于处理大规模数据集。
5、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。
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