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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-06 14:24 标签： 数据开发培训
中软卓越大数据开发培训：如何选择大数据框架？
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大数据在IT行业的火热程度众所周知，是很多IT新贵选择的方向，对于大数据框架大家又了解多少呢？下面中软卓越大数据开发培训将从以下几个方面对框架进行简单介绍。
1.什么是大数据处理框架？
中软卓越大数据培训认为，处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。
例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。
为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。
2.大数据处理框架有哪些？
中软卓越大数据培训归纳，大数据处理框架主要有以下几种：
仅批处理框架：Apache Hadoop
仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza
混合框架：Apache Spark、Apache Flink
3.如何选择大数据处理框架？
大数据系统可使用多种处理技术。要具体问题具体分析：
对于仅需要批处理的工作负载，如果对时间不敏感，比其他解决方案实现成本更低的Hadoop将会是一个好选择。
对于仅需要流处理的工作负载，Storm可支持更广泛的语言并实现极低延迟的处理，但默认配置可能产生重复结果并且无法保证顺序。Samza与YARN和Kafka紧密集成可提供更大灵活性，更易用的多团队使用，以及更简单的复制和状态管理。
对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。
中软卓越大数据培训提醒，最适合的解决方案主要取决于待处理数据的状态，对处理所需时间的需求，以及希望得到的结果。具体是使用全功能解决方案或主要侧重于某种项目的解决方案，这个问题需要慎重权衡。随着逐渐成熟并被广泛接受，在评估任何新出现的创新型解决方案时都需要考虑类似的问题。
所以，中软卓越大数据开发培训认为，如何选择大数据处理框架，作出决定之前首先要对当前项目进行评估，不同的框架针对解决的问题也不一样，所谓从实际出发，就是如此，抓住问题关键，才能快准狠地解决问题。
无论你想从事大数据开发或是其他，最基本的前提，必须要有相关知识储备，至于那些从小白转行IT的，更加不能直接上手。中软卓越大数据开发培训专注IT33年，为集团及合作企业培养和吸收了大批优秀人才，他们都在自己的岗位上放光发热，为企业做出自己最大的贡献。中软卓越大数据开发培训欢迎所有励志于投身IT行业的朋友！
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大数据的浪潮已经席卷了IT界，现今不仅仅是互联网，各种购物、金融等平台越来越重视大数据，那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢？为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数据究竟有什么关系呢？大数据培训机构排名谁又能说清楚？
1.关于Java
Java是一门编程语言，实现同一个需求有上百种编程语言可以完成，Java之于大数据，就是一种工具罢了。
2.关于大数据
大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等 ，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程
所以，大数据的实习需要用到Java，但是Java并不是大数据。
大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
作为新兴实物大数据还在发展，大数据培训机构排名谁好谁坏谁也说不清。
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