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大数据架构和模式(一): 大数据分类和架构简介

如何将大数据分为不同的类别

大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端:依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术,以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源,对大数据问题进行分类。

概述

大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。

大数据常用处理框架有哪些呢?(大数据处理时使用的框架)

大数据要实现处理,需要专业的技术手段去实现,以Hadoop、Spark为首的一些计算框架,也已经在大数据处理当中,稳稳地占据一席之地。当然,在大数据当中,可用的计算处理框架不止于此。今天加米谷学院就来为大家介绍一些大数据常用处理框架。
发展到今天,大数据处理主要分为两类大的需求,一是批处理,一是流处理。在企业的实际业务场景当中,可能会只需要批处理或者流处理,也可能同时需要批处理和流处理,这就使得搭建大数据系统平台的时候,需要根据具体场景来进行技术选型。

大数据处理框架,通常可以分为三类——

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