大数据的计算模式：批处理，流计算，图计算，查询分析
1. 批处理计算 批量处理无法实现实时计算，可以用Mapreduce和spark。 由于spark是将数据放在内存中计算的，而mapreduce数据在磁盘中，需要将数据从磁盘中读取到内存，算完后再释放回磁盘 因此spark可以实现接近准实时性和秒级的响应 2. 流计算 ...
原文：大数据的“批处理”和“流处理”
批处理 批处理的输入是在一段时间内已经采集并存储好的有边界数据 相关概念见后面附录介绍 。同样的，输出数据也一样是有边界数据。当然，每次经过批处理后所产生的输出也可以作为下一次批处理的输入。 举个例子，你在每年年初所看到的 支付宝年账单 就是一个数据批处理的典型例子： 支付宝会将我们在过去一年中的消费数据存储起来作为批处理输入，提取出过去一年中产生的交易数据，经过一系列业务逻辑处理，得到各种有趣 ...
2021-07-04 22:12 0 358 推荐指数：
相关推荐
大数据篇：如何区分流处理和批处理
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41373246/java/article/details/99819017 今天我们来讲讲大数据的处理模式：批处理（Batching Processing）和流处理（Streaming Processing）。 这几年大规模的物联网 ...
Python处理大数据
起因 Python处理一下数据，大概有六七个G，然后再存到另外一个文件中，单线程跑起来发现太慢了，数据总量大概是千万行的级别，然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下： 这里参考了这篇文章，然后尝试了一下，发现速度 ...
kafka 处理大数据
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？ 针对这个问题，有以下几个建议 ...
基于Docker处理大数据
一、利用docker-compose 见之前华为鲲鹏服务器安装docker-compose及运用 二、利用Hadoop搭建Docker大数据处理集群 在Cnetos7构建大数据分析集群安装Docker并创建Hadoop镜像和三节点容器三步走各配置三节点Hdfs集群、Yarn集群 ...
批处理和流处理
参考：https://www.jianshu.com/p/5cc07eae1a0c 1.相关框架 2.批处理系统 批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。 批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征 ...
大数据Spark实时处理--实时流处理1（Spark Streaming API）
正式开始：基于spark流处理框架的学习 使用Flume+Kafka+SparkStreaming进行实时日志分析：如何实时地（准实时，每分钟分析一次）收集日志，处理日志，把处理后的记录存入Hive中。 Flume会实时监控写入日志的磁盘，只要有新的日志写入，Flume就会将日志 ...
大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践
关于MR的工作原理不做过多叙述，本文将对MapReduce的实例WordCount(单词计数程序)做实践，从而理解MapReduce的工作机制。 WordCount: 1.应用场景， ...