大数据常用处理框架
来源：北京如荷学CDA培训学校
大数据要实现处理，需要专业的技术手段去实现，以Hadoop、Spark为首的一些计算框架，也已经在大数据处理当中，稳稳地占据一席之地。当然，在大数据当中，可用的计算处理框架不止于此。今天北京CDA数据分析师培训学校就来为大家介绍一些大数据常用处理框架。 发展到今天，大数据处理主要分为两类大的需求，一是批处理，一是流处理。在企业的实际业务场景当中，可能会只需要批处理或者流处理，也可能同时需要批处理和流处理，这就使得搭建大数据系统平台的时候，需要根据具体场景来进行技术选型。 大数据处理框架，通常可以分为三类—— ①批处理框架：Apache Hadoop ②流处理框架：Apache Storm、Apache Samza ③批处理+流处理框架：Apache Spark、Apache Flink 这里我们不对各个框架做更具体的讲解，而是先来理解这些不同处理模式背后的思想。 1、批处理 批处理是大数据处理当中的普遍需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺陷，就是面对大规模的数据，在计算处理的效率上，不尽如人意。 目前来说，批处理在应
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