今天给大家分享大数据存储框架，其中也会对大数据存储结构的内容是什么进行解释。
简略信息一览：
大数据有哪些框架
但最为关键的一点是：JSR-352规范大量借鉴了SpringBatch框架的设计思路，从上图中的核心模型和概念中可以看出究竟，核心的概念模型完全一致。
解决问题的层面不一样 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。
基本上这三个框架，在Java应用开发上，是有着明显的优势的，Java大数据作为一个大热的发展方向，同样会用到这些相关的框架，一定程度上来说，能够提升很多的工作效率。
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。
其次，Java也是大数据处理框架Spark的主要编程语言之一。Spark是一个快速的通用计算引擎，用于大规模数据处理。Spark提供了Java API来处理数据，并提供了丰富的库和工具，使得开发者可以使用Java编写高效的大数据处理程序。
大数据时代下的三种存储架构
大数据时代“数据动车”的存储模式 大数据席卷全球，相关理论与技术已经成为国内外学术界、产业界和应用行业普遍关注的热点研究课题，并掀起了一场空前的研究热潮。
***用擦除代码技术的下一代存储 里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（Forward Error Correction， FEC）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于CD和DVD来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。
传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
SNIA-China技术委员会主席雷涛表示，在当前的大数据时代，由于数据量TB、PB级的急剧膨胀，传统的数据搬移工作已经不现实，因而存储服务器出现新的融合趋势。
大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值，其总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须***用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据平台架构——框架篇
架构的精密编织 - Hive、MapReduce、HDFS协同运作，为数据处理搭建起高效的框架。进一步扩展，SparkSQL和Presto等工具为SQL查询提供了更多可能性。
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。
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。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。
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