大數據的計算模式：批處理，流計算，圖計算，查詢分析
1. 批處理計算 批量處理無法實現實時計算，可以用Mapreduce和spark。 由於spark是將數據放在內存中計算的，而mapreduce數據在磁盤中，需要將數據從磁盤中讀取到內存，算完后再釋放回磁盤 因此spark可以實現接近准實時性和秒級的響應 2. 流計算 ...
原文：大數據的“批處理”和“流處理”
批處理 批處理的輸入是在一段時間內已經采集並存儲好的有邊界數據 相關概念見后面附錄介紹 。同樣的，輸出數據也一樣是有邊界數據。當然，每次經過批處理后所產生的輸出也可以作為下一次批處理的輸入。 舉個例子，你在每年年初所看到的 支付寶年賬單 就是一個數據批處理的典型例子： 支付寶會將我們在過去一年中的消費數據存儲起來作為批處理輸入，提取出過去一年中產生的交易數據，經過一系列業務邏輯處理，得到各種有趣 ...
2021-07-04 22:12 0 358 推薦指數：
相關推薦
大數據篇：如何區分流處理和批處理
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41373246/java/article/details/99819017 今天我們來講講大數據的處理模式：批處理（Batching Processing）和流處理（Streaming Processing）。 這幾年大規模的物聯網 ...
Python處理大數據
起因 Python處理一下數據，大概有六七個G，然后再存到另外一個文件中，單線程跑起來發現太慢了，數據總量大概是千萬行的級別，然后每秒鍾只能處理不到20行……遂想怎么提高一下速度 嘗試1-multiprocessing 代碼如下： 這里參考了這篇文章，然后嘗試了一下，發現速度 ...
kafka 處理大數據
Kafka設計的初衷是迅速處理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可參見LinkedIn的kafka性能測試）。但有時候，我們需要處理更大的消息，比如XML文檔或JSON內容，一個消息差不多有10-100M，這種情況下，Kakfa應該如何處理？ 針對這個問題，有以下幾個建議 ...
基於Docker處理大數據
一、利用docker-compose 見之前華為鯤鵬服務器安裝docker-compose及運用 二、利用Hadoop搭建Docker大數據處理集群 在Cnetos7構建大數據分析集群安裝Docker並創建Hadoop鏡像和三節點容器三步走各配置三節點Hdfs集群、Yarn集群 ...
批處理和流處理
參考：https://www.jianshu.com/p/5cc07eae1a0c 1.相關框架 2.批處理系統 批處理在大數據世界有着悠久的歷史。批處理主要操作大容量靜態數據集，並在計算過程完成后返回結果。 批處理模式中使用的數據集通常符合下列特征 ...
大數據Spark實時處理--實時流處理1（Spark Streaming API）
正式開始：基於spark流處理框架的學習 使用Flume+Kafka+SparkStreaming進行實時日志分析：如何實時地（准實時，每分鍾分析一次）收集日志，處理日志，把處理后的記錄存入Hive中。 Flume會實時監控寫入日志的磁盤，只要有新的日志寫入，Flume就會將日志 ...
大數據系列之分布式計算批處理引擎MapReduce實踐
關於MR的工作原理不做過多敘述，本文將對MapReduce的實例WordCount(單詞計數程序)做實踐，從而理解MapReduce的工作機制。 WordCount: 1.應用場景， ...