大数据离线计算框架（大数据离线阶段pdf）

本篇目录：

1、大数据的四种主要计算模式包括2、请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么...3、“大数据架构”用哪种框架更为合适?4、大数据中的Spark指的是什么?

大数据的四种主要计算模式包括

1、大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。

2、批处理计算模式 针对大规模数据的批量处理。批处理系统将并行计算的实现进行封装，大大降低开发人员的并行程序设计难度。目前主要的批处理计算系统代表产品有MapReduce、Spark等。

3、、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域( homogenous region)，看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。

4、Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。

5、大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

6、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么...

适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果。

Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

Hadoop的HDFS、Hive、HBase负责存储，YARN负责资源调度；Spark负责大数据计算。实际上，Hadoop+Spark的组合，是一种“double win”的组合。

如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

“大数据架构”用哪种框架更为合适?

1、批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

2、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。

3、Samza Samza是由LinkedIn开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam？za基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。

大数据中的Spark指的是什么?

spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。

Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。

Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

**Spark编程框架：** 在计算机科学中，Spark 是一个开源的、高性能的分布式计算框架，用于大规模数据处理。它支持多种编程语言，并广泛应用于大数据处理和机器学习等领域。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

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