处理大数据，需要专业的技术手段。一些计算框架，如Hadoop和Spark，已经在大数据处理中占据了一席之地。当然，在大数据中，可用的计算和处理框架不止于此。今天，Gami Valley College将介绍一些常见的大数据处理框架。
到目前为止，大数据处理主要分为两种需求，一种是批处理，一种是流处理。在企业的实际业务场景中，可能只需要批处理或流处理，也可能同时需要批处理和流处理，这就需要在搭建大数据系统平台时根据具体的场景来选择技术。
大数据处理框架通常可以分为三大类——
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
这里就不详细解释每一个框架了，先了解一下这些不同处理模式的背后。
1。批处理
批处理是大数据处理中的常见需求。批处理主要操作大容量静态数据集，计算过程完成后返回结果。针对这种处理模式，批处理有一个明显的缺陷，就是面对大规模的数据，计算和处理的效率不尽如人意。
目前批处理在处理大量持久化数据方面表现出色，因此常用于分析历史数据。
2。流处理
批处理之后的另一个常见需求是流处理，它实时计算进入系统的数据，处理结果立即可用，并将随着新数据的到来而更新。
流处理在实时性上很优秀，但流处理只能同时处理一个(实流处理)或极少量的数据(微批处理)，不同记录之间只维持最小状态，对硬件要求较高。
3、批处理+流处理
在实际应用中，批处理和流处理同时存在的场景很多，混合处理框架就是为了解决这类问题而设计的。提供数据处理的通用解决方案，不仅可以提供数据处理所需的方法，还提供自己的集成项、库和工具，可以满足图形分析、机器学习、交互查询等多种场景。
至于大数据的常用处理框架，以上是给大家的简单介绍。大数据系统平台的搭建往往需要在这些开源的大数据处理框架中进行选择，因此要求开发者具备相应的掌握程度。
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