简略信息一览：
- 1、五种大数据处理架构
- 2、大数据有哪些计算框架?
五种大数据处理架构
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。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。
关于大数据平台的架构技术文章，可搜索lxw的大数据田地，里面有很多。
大数据***集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。数据***集如何从大数据中***集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。
当处理非常巨大的数据集时，批处理系统是最有效的。而流处理就是对由连续不断的单条数据项组成的数据流进行计算，注重数据处理结果的时效性。批处理系统 批处理系统在大数据中有很长的历史。
MPP（大规模并行处理）架构 进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
大数据量快速处理的架构设计 在业务数据的处理过程中，经常会遇到夜间批次处理大量的数据，而且会有时效的要求。特别是当应用系统跑了2年以上时，就会有大表或者特大表的操作了，数据量达到百万甚至上亿。
大数据有哪些计算框架?
1、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。
2、大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。
3、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。
4、Hadoop Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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进行高速运算和存储。
5、大数据处理架构的分类与特点 仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。
关于大数据框架设计和大数据基本框架的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据基本框架、大数据框架设计的信息别忘了在本站搜索。
