简介：本文的首席执行官注释将介绍哪些不是大数据流数据处理框架的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
五个大数据处理架构
大数据是收集，分类和处理大容量数据集的一般术语，并获得了洞察力所需的非传统策略和技术。尽管数据所需的计算能力或存储容量已经超过了A的上限近年来，计算机，这种计算类型的普遍性和规模仅进行了大规模扩展。
本文将介绍大数据系统的最基本组件：处理框架。处理框架负责计算系统中的数据，例如从非easy -easy -lose to -lose存储读取的处理数据或处理数据数据的计算是指从大量单个数据点中提取信息和见解的过程。
这些框架将在下面介绍：
·仅批准处理框架：
Apache Hadoop
·仅电影：
阿帕奇风暴
Apache Samza
·混合框架：
Apache Spark
apache flink
什么是大数据处理框架？
处理框架和处理引擎负责计算数据系统中的数据。尽管在“引擎”和“框架”之间没有权威的定义，但大多数情况下，大多数情况下都可以将前者定义为负责处理的组件数据操作，后者可以定义为具有相似函数的一系列组件。
例如，Apache Hadoop可以被视为用MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。通常可以在同一时间更换或使用该引擎和框架。。组件之间的互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。
尽管从更广泛的角度来看，在生命周期中负责处理数据的系统通常很复杂，但它们的目标是非常一致的：通过提高对数据执行操作的理解，揭示包含数据模型的模型，并靶向复杂性的复杂性获得见解。
为了简化这些组件的讨论，我们将根据处理的数据状态根据不同处理框架的设计意图对其进行分类。某些系统可以通过批处理处理处理数据，并且某些系统可以处理连续流入该数据的数据系统通过流入系统。还有一些系统可以同时处理这两种类型的数据。
在介绍不同实施的指标和结论之前，我们首先需要简要介绍不同处理类型的概念。
批处理处理系统
批处理过程在大数据世界中具有悠久的历史。大型容量静态数据集的主要操作的主要操作正在运行，并且在计算过程完成后返回结果。
批处理处理模式中使用的数据集通常符合以下特征...
·洛恩：批处理处理数据集数据代表数据有限收集
·Slayer：数据通常存储在某种类型的长期存储位置中
·大：批处理处理操作通常是处理极其大规模数据集的唯一方法
批处理过程非常适合需要完整记录的计算工作。例如，计算总级别的总数时，必须整体处理数据集，并且不能将其视为多个记录。这些操作要求数据在计算过程中保持自己的状态。
需要处理大量数据的任务通常最适合处理操作。无需直接从持久存储设备中进行数据集，或者首先将数据集加载到内存中，批处理处理系统完全考虑了在设计过程中可以提供足够的处理资源的数据。由于批处理处理在处理大量长期数据方面具有出色的性能，因此通常用于分析历史数据。
大量数据的处理需要大量时间，因此批处理处理不适合处理时间更高的场合。
Apache Hadoop
Apache Hadoop是用于批处理处理的处理框架。Hadoop是在开源社区中引起极大关注的第一个大数据框架。根据Google的多篇论文和Google相关的群众数据处理，HADOOP重新实现了相关的内容。算法和组件堆栈使大规模批处理处理技术易于使用。
Hadoop的新版本包含多个组件，即多层。
·HDFS：HDFS是一个分布式文件系统层，可以协调集群节点的存储和复制。HDFS确保在发生不可避免的节点失败后仍可使用数据。它可以用作数据源，可用于存储中间状态的处理结果，并可以存储计算的最终结果。
·纱线：纱线是另一个资源谈判（另一个资源经理）的缩写，可以用作Hadoop堆栈的集群协调组件。此组件负责协调和管理基础资源和分配操作的操作。YARN充当集群资源接口，使用户能够在Hadoop群集中使用更多类型的工作负载类型。
·MapReduce：MapReduce是Hadoop的本机批处理引擎。
批处理模式
Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。Mapreduce处理技术满足地图，洗牌和减少算法的要求。基本处理过程包括：
·从HDFS文件系统读取数据集
·将数据集拆分为一个小块，然后将其分配给所有可用节点
·计算每个节点上的数据子集（计算的中间结果将被重写为HDFS）
·重新分配中间结果，然后按键
·摘要并与每个节点计算的结果结合在一起，并结合每个密钥“还原”的值
·计算的最终结果被重写为HDFS
优势和局限性
因为此方法非常依赖持续存储，所以每个任务都需要多次执行读取和写作操作，因此速度相对较慢，但另一方面，因为磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源，这意味着MapReduce可以处理非常大量的数据集。与其他类似技术相比，Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术不需要将所有内容存储在内存中。Mapreduce具有极高的缩放潜力，并且有存在在生产环境中，应用程序包含数万个节点。
MapReduce的学习曲线相对陡峭。尽管Hadoop生态系统的其他外围技术可以大大减少此问题的影响，但需要通过Hadoop群集通过某些应用来注意这个问题。
Hadoop形成了一个庞大的生态系统，Hadoop群集本身通常被用作其他软件的组成部分。
总结
Apache Hadoop及其MapReduce处理引擎提供了长期测试的批处理处理模型，最适合非常大的大型数据集，时间较低。这种廉价高效的处理技术可以灵活地应用于许多情况下。其他框架和发动机的兼容性和集成功能使Hadoop能够使用不同技术的多个工作负载处理平台的基础。
流处理系统
流处理系统将计算在任何时间以批处理处理模式比较进入系统的数据，这是一种非常不同的处理方式。流处理方法不需要对整个数据集执行操作，但执行了所有数据通过系统传输项目。
·流处理中的数据集为“无限”，这有几个重要的影响：
·完整的数据集只能表示到目前输入系统的总数据。
·工作数据集可能更相关，并且在一定时间只能表示单个数据项。
该处理是基于事件的，除非明确停止，否则没有“终点”。处理结果可立即可用，并且随着新数据到来时将继续更新。
流处理系统几乎可以处理无限的数据，但与此同时，只能同时处理一个（实际流处理）或少量（微批量处理）数据。尽管大多数系统都提供了维护某些某些的方法状态下，流程处理主要基于较少的副作用和更多的功能处理。
功能操作主要集中于具有有限状态或副作用的离散步骤。要执行相同的操作会议或相同数据的其他因素，此类处理非常适合流媒体，因为不同项目的状态通常是某些困难，限制以及在某些情况下不需要的结果的组合。
这种类型的处理非常适合某些类型的工作负载。具有接近时间处理需求的任务非常适合使用流处理模式。分析，服务器或应用程序错误日志以及其他基于时间的测量指标是最合适的类型，因为这些领域的数据变化的响应对于业务功能非常重要。流程处理非常适合数据响应变化或峰值值，并注意一段时间内变化趋势的数据。
阿帕奇风暴
Apache Storm是一个流处理框架，重点是极低的延迟。也许这是需要几乎需要真实时间处理的工作负载的最佳选择。这项技术可以处理大量数据，从而比其他解决方案的延迟更低。
流处理模式
Storm的流程处理可以在框架中排列DAG（直接的无环图），名为Topology（拓扑）。这些拓扑描述当数据片段输入系统时，每个传递片段需要执行的不同转换或需要执行的台阶。
拓扑包括：
·流：普通数据流，这是一个将继续到达系统的无边界数据。
·喷口：拓扑边缘上的数据流的来源，例如API或查询，可以从这里生成要处理的数据。
·螺栓：螺栓表示需要消耗流数据，其应用程序的应用程序操作以及结果以流量形式的输出处理步骤。螺栓需要与每个喷嘴连接，然后相互连接以形成所有必要的处理。在拓扑的尾部，最终螺栓输出可以用作相互连接的其他系统的输入。
Storm背后的想法是通过上述组件定义大量的小型离散操作，然后使用多个组件形成所需的拓扑。默认情况下，Storm提供了“至少一次”的处理保证，这意味着每个消息都表示每个消息可以至少处理一次，但是在某些情况下，如果失败失败，可以多次处理。STORM无法确保可以按特定顺序处理消息。
为了实现严格的时间治疗，也就是说，如果有国家处理，可以使用称为Trident的抽象。说话，不使用三叉戟的风暴通常称为核心风暴。在Storm的处理能力上，这将增加延迟。要提供处理状态，请使用Micro -atchatch模式代替纯流媒体模式。
为了避免这些问题，通常建议使用Storm用户使用核心风暴。如果您需要维护项目之间的状态，例如，如果要计算一个小时内单击链接的用户，则此时将是您唯一的选择。尽管它不能为固有的优势提供完整的作用，Trident提高了风暴的灵活性。
三叉戟拓扑包括：
·流批量：这是指流数据的微批量数据，可以通过片段提供批处理语义。
·操作：它指的是可以执行数据的批处理过程。
优势和局限性
目前，风暴可能是真实时间处理领域的最佳解决方案。这项技术可以使用极低的延迟处理数据，可用于获得最小的延迟工作负载。如果处理速度直接影响用户体验，例如需要直接提供给访问者的网站页面以打开它。目前，风暴将是一个不错的选择。
Storm和Trident合作，允许用户用微批量替换纯流媒体。尽管该用户可以获得更大的灵活性来创建满足需求的工具，同时，此方法将削弱技术的最大优势解决方案说，另一种流程处理方法总是很好。
核心风暴无法保证消息的处理顺序。COREStorm为消息提供了“至少一次”的处理保证，这意味着可以处理每个消息，但可能会发生重复。可以在不同批次之间提供顺序处理，但不能以内部顺序进行处理。
在互操作性方面，Storm可以与Hadoop纱线资源管理器集成，因此可以轻松地集成到现有的Hadoop部署中。除了支持大多数处理框架外，Storm还可以支持各种语言，为用户拓扑提供更多选择。
总结
风暴可能是纯延迟需求的纯流处理工作量的最合适的技术。该技术可以确保处理每个消息，并可以与各种编程语言一起使用。由于无法批准Storm，因此其他软件可能是如果需要这些功能，则使用。如果有严格的治疗保证要求，则可以考虑此时使用Trident。但是，在这种情况下，其他流处理框架可能更合适。
Apache Samza
Apache SAMZA是一个与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。尽管可以将KAFKA用于许多流处理系统，但根据设计，SAMZA可以更好地使用Kafka的独特体系结构优势和保证。这项技术可以提供容忍度，buffer，buffer，buffer，buffer，buffer，buffer，以及通过卡夫卡的状态存储。
SAMZA可以将纱线用作资源管理器。这意味着默认情况下，Hadoop群集（至少HDFS和YARN）需要，但这也意味着SAMZA可以直接使用Yarn Yarn的富构建-in函数。
流处理模式
SAMZA取决于Kafka语义定义流的处理。Kafka在处理数据时涉及以下概念：
·主题（主题）：输入KAFKA系统的每个数据流都可以称为主题。主题基本上是由相关信息组成的数据流。
·分区（分区）：为了将主题分散到多个节点，Kafka将将传输的消息分为多个分区。分区的划分将基于键（键），可以确保每个包含相同键的消息都可以可以可以分为同一分区。可以保证分区的顺序。
·代理（代理）：形成Kafka群集的每个节点也称为代理。
·生产者：写入KAFKA的数据的任何组件都可以称为发电机。生成器可以提供主题将主题分为分区所需的键。
·消费者：任何从卡夫卡读取该主题的组件都可以称为“销售方”。消费方需要负责维护有关其分支机构的信息，以便在失败后，您可以知道已经处理了哪些记录。
由于KAFKA等同于永恒日志，因此SAMZA还需要处理永恒的数据流。这意味着其他组件可以使用其他组件使用的任何新数据流而不会影响初始数据流。
优势和局限性
乍一看，SAMZA对KAFKA类查询系统的依赖似乎是一个限制，但这也可以为系统提供一些独特的保证和功能。这些内容在其他流处理系统中不可用。
例如，Kafka提供了可以通过低延迟访问的数据存储副本。此外，它还可以为每个数据分区提供非常简单的 - 使用和低成本的多subscriber模型。所有输出内容（包括中间结果）都可以写入KAFKA，并且可以通过下游步骤独立使用。。
对KAFKA的这种紧密依赖性类似于HDF上的MapReduce引擎。尽管批处理过程的每个计算之间对HDF的依赖性导致了一些严重的性能问题，但流媒体处理中遇到了许多其他问题。
SAMZA和KAFKA之间的密切关系使处理步骤可以非常松散。无需提前协调，您可以在输出的任何步骤中添加任何订户。该特征对于需要访问类似数据组织的多个团队非常有用。多名团队都可以订阅输入系统的数据主题，或者任意订阅其他团队来处理数据后创建的一些主题。不会在负载密集型基础架构（例如数据库）上造成额外的压力。
直接写入Kafka也可以避免背压问题。积压是指负载峰会导致数据流入速度超过组件的实际时间处理能力的情况。这种情况可能会导致处理工作停止和丢失数据。根据设计，Kafka可以长期保存数据，这意味着在方便时可以继续处理组件，并且可以直接重新启动，而无需重新启动担心造成任何后果。
SAMZA可以使用故障 - 耐耐受检查点系统将数据存储使用本地钥匙值存储。这样，SAMZA可以获得“至少一次”的送货保证，但面对可能由多个数据造成的故障时间，该技术无法在摘要状态（例如计数）之后提供准确的恢复。
SAMZA提供的先进抽象使得比Storm和其他系统提供的原始性更容易合作。在目前，SAMZA仅支持JVM语言，这意味着它在语言支持方面不如风暴那么灵活。
总结
Apache Samza是流量处理工作负载的一个不错的选择，该工作量已经具有已经具有Hadoop和Kafka的环境。Samza本身非常适合需要使用多个团队的多个团队（但不一定紧密）。Samza可以极大地简化许多流。处理工作可以实现低潜伏期的性能。如果部署需求与当前系统不兼容，则可能不适合使用，但是如果需要非常低的对处理，或者对严格的语义需求很高语义，它仍然适合考虑。
混合处理系统：批处理处理和流动处理
某些处理框架可以同时处理批处理处理和流处理工作负载。这些框架可以使用相同或相关的组件和API处理两种类型的数据，以简化不同的处理需求。
如您所见，此功能主要由Spark和Flink实现，这两个框架将在下面介绍。此类功能的重点是如何统一两个不同的处理模式，以及固定与非 - 与非 - 和非 - 与非 - 的关系的假设。固定数据集。
尽管专注于一种处理类型的项目将更好地满足特定用例的要求，但混合框架旨在为数据处理提供一般解决方案。此框架不仅可以提供处理数据所需的方法，而且还提供了其。自己的集成项目，库，工具，并且可以有能力用于图形分析，机器学习，交互式查询和其他任务。
Apache Spark
Apache Spark是一个下一个代基于流处理功能的代理批处理处理框架。Spark，它是基于Hadoop的MapReduce引擎的相同原理开发的，主要集中于通过全面的内存计算和处理优化机制加速工作载荷的运行速度。
可以将火花部署为独立集群（相应存储层的合作），也可以与Hadoop集成并更换MapReduce引擎。
批处理模式
与MapReduce不同，Spark的数据处理工作仅在开始读取数据中的数据中进行，并在存储最终结果时与存储层进行交互。所有中间处理结果都存储在内存中。
尽管内存中的处理方法可以极大地提高性能，但在与磁盘相关的处理任务期间，SPARK也大大改善了，因为预先分析整个任务可以实现更完整的整体优化。为此，SPARK可以创建所需的所有操作对于代表以及操作所需的数据，以及操作与数据之间的关系之间的直接无环图（没有循环映射），即DAG，处理器可以使任务更加智能到这项任务更智能协调。
为了在内存中实现批处理计算，Spark使用一种称为弹性分布式数据集的类型，该数据集是RDD进行处理数据的模型。这是一个代表性数据集，它仅位于内存和永恒结构中。生成新的RDD.EAPH RDD可以通过谱系追溯到父级RDD，并且磁盘上的数据最终被追溯到磁盘。Spark可以通过RDD编写的前提实现容错每个操作的结果回到磁盘。
流处理模式
流量处理能力由Spark Streaming实现。Spark本身主要是为批处理处理工作负载而设计的。为了弥补发动机设计和流处理工作负载特征的差异，Spark实现了一个称为Micro Batch*的概念。根据特定策略的术语，该技术可以为一系列非常小的“批次”提供视觉，以便处理引擎的原始语义。
Spark流将使用子秒增量级别缓冲电流，然后将这些缓冲区作为小型固定数据集批准。该方法的实际效果非常好，但是与真实的流处理框架相比，在性能方面仍然不足。
优势和局限性
使用SPARK代替Hadoop MapReduce的主要原因是速度。在内存计算策略和高级DAG调度机制的帮助下，Spark可以以更快的速度处理相同的数据集。
Spark的另一个重要优点是多样性。该产品可以作为独立群集部署，也可以与现有的Hadoop群集集成。此产品可以运行批处理处理和流程处理，并运行一个集群以处理不同类型的任务。
除了引擎自身的功能外，Spark还建立了一个包含各种库的生态系统，可以为机器学习和交互式查询提供更好的支持。提高生产率。
为了使用批处理处理方法，数据处理系统需要缓冲到输入系统的数据。缓冲机制允许该技术处理大量的传输数据并增加整体吞吐量，但要等待缓冲区的清除也可能导致延迟。这意味着火花流可能不适合处理高要求延迟。
由于内存通常比磁盘空间昂贵，因此火花成本高于基于磁盘的系统。但是，改善处理速度意味着可以更快地完成任务。在需要每小时支付的环境中，这种特征通常可以抵消成本增加。
SPARK内存计算的另一个结果是，如果将其部署到共享集群中，可能会有不足的资源问题。本质上，Spark更适合与Hadoop堆栈的其他组件共存。
总结
SPARK是多元化工作负载处理任务的最佳选择。SparkBatch处理能力以更高的存储器职业为代价提供了无与伦比的速度优势。对于估算吞吐量而不是延迟的工作负载，它更适合将Spark流用作流处理解决方案。
apache flink
Apache Flink是一个可以处理批处理任务的流处理框架。这项技术可以将批处理处理数据视为具有有限边界的数据流，以便处理批处理处理任务作为流处理的子集。为流程处理。处理任务的所有方法。
首先，此流处理的方法也称为Kappa体系结构。它与更广为人知的lambda架构相反（批处理处理方法用作该体系结构中的主要处理方法，并且该流程被补充为补充，并提供了早期的未准备好结果）。Kappa体系结构将全部流动以简化。该模型，所有这些仅在最近成熟发动机成熟之后才可行。
流处理模型
Flink的流处理模型在处理数据时将每个项目视为真实数据流。Flink提供的数据流API可用于处理无尽的数据流。可以使用Flink的基本组件包括:::::::
·流（流）参考
·运算符（操作方）是指数据流的操作以生成其他数据流
·源（源）是索引数据流进入系统的入口点
·接收器（插槽）是索引流动离开弗林克系统的位置。插槽可以是数据库或其他系统的连接器
为了在计算过程中遇到问题后恢复，流处理任务将在预定的时间点上创建快照。为了实现状态存储，可以与各种状态背部 - 端系统一起使用flink，具体取决于所需实施的复杂性和持久性水平。
此外，Flink的流处理能力还可以理解“事件时间”的概念，该概念指事件的实际时间。此外，该功能还可以处理对话。这意味着可以以某种有趣的方式确保执行顺序和分组。
批处理处理模型
Flink的批处理处理模型在很大程度上扩展到了流处理模型。这次，该模型不再从连续流读取数据，而是以长期的形式读取以存储的形式读取边界数据集storage.flink为这些处理模型使用相同的运行模型。
Flink可以优化批处理处理的某些负载。例如，由于可以通过持续存储来支持批处理处理操作，因此Flink可以创建快照而无需批处理过程加载。数据仍然可以恢复，但是可以更快地实现常规的处理操作。
另一个优化是分解批处理处理任务，以便您可以在需要时调用不同的阶段和组件。这是更好地与集群的其他用户共存。预先对任务进行分析，以便Flink可以查看所有操作，大小，大小数据集以及需要下游执行的操作步骤以实现进一步的优化。
优势和局限性
Flink目前是框架领域的独特技术。尽管Spark还可以执行批处理处理和流程处理，但Spark的流处理采用的微批处理体系结构使其无法应用许多情况。FlinkStream Processing的方法是能力提供低延迟，高吞吐量和几乎项目处理。
Flink的许多组件都由本身管理。尽管这种方法很少见，但是对于性能而言，该技术可以自行管理内存而无需依靠本地Java垃圾回收机制。不像Spark，无需在此后手动优化和调整Flink要处理的数据的特征，技术还可以自己处理数据分区和自动缓存操作。
Flink将以各种方式分配工作以优化任务。此分析类似于SQL查询计划者的关系数据库的优化，该数据库可以确定针对特定任务的最有效的实现方法。该技术还支持并行的多个阶段执行，同时，可以一起收集阻止任务的数据。对于迭代任务，对于绩效考虑，Flink将尝试在存储数据的节点上执行相应的计算任务。在添加的“增量迭代”中，可以是“增量迭代”执行，或仅迭代数据中的更改。
在用户工具方面，Flink提供了基于Web的调度视图来轻松管理任务和查看系统状态。用户还可以检查提交的任务的优化方案，以了解如何在集群中最终实现任务。对于分析任务，Flink Flink提供类似于SQL的查询，图形处理和机器学习库，并支持内存计算。
Flink可以与其他组件一起很好地使用。如果它与Hadoop堆栈一起使用，则该技术可以很好地集成到整个环境中，并且只有在任何时候占用必要的资源。这项技术可以轻松地与Yarn，HDFS和HDFS和kafka.在兼容包裹的帮助下，Flink也可以作为其他处理框架运行，例如Hadoop和Storm编写的任务。
Flink的最大局限性之一仍然是一个非常“年轻”的项目。在真实环境中，该项目的大规模部署不如其他处理框架那样普遍，并且对Flink对Flink的限制的深入研究不再存在。在缩放功能方面，随着快速开发周期的进步和兼容套件的改进，当越来越多的组织开始尝试时，可能会出现越来越多的浮标部署
总结
Flink提供低延迟流处理，同时支持传统的批处理处理任务。Flink可能最适合具有高电流处理需求和少量批处理处理任务的组织。这项技术可以与本机风暴和Hadoop程序兼容，并且可以继续运行纱线群，因此可以轻松地评估。快速进步的发展使每个人都值得关注。
综上所述
大数据系统可以使用多种处理技术。
对于仅需要批量的工作负载，如果时间对时间不敏感，Hadoop（低于其他解决方案）将是一个不错的选择。
对于仅需要治疗的工作负荷，风暴可以支持更广泛的语言并实现极低的延迟处理，但是默认配置可能会产生重复的结果并不能保证订单。Samza与Yarn和Kafka紧密整合，可以提供更大的灵活性，更多的灵活性，更多易于 - 使用多方面使用以及更简单的复制和状态管理。
对于混合工作负载，SPARK可以提供高速批处理处理和微观批处理处理模式的流处理。技术支持更完整，具有各种集成的库和工具，可以实现灵活的集成。Flink提供真实的流处理，并具有批处理处理功能。通过在深度优化中，它可以操作在其他平台上写下的任务以提供低延迟的治疗方法，但是现在尽早采取行动还为时过早。
最合适的解决方案取决于要处理的数据的状态，处理所需的时间的需求以及您想要的结果。特别是使用完整功能解决方案或主要关注某个项目的解决方案或解决方案，需要仔细地称重此问题。随着逐渐成熟并被广泛接受，评估任何新的创新解决方案时需要考虑类似的问题。
以下不是大数据（）。
A，线数据
B，列数据
C.结构数据
D.非结构化数据
回答：
b
分析：
答案：B分析：大数据有三种类型：①结构数据，即行数据，存储在数据库中，可以通过两个维度表结构来实现的数据。②半结构数据数据，此数据包括电子邮件，办公处理文档和许多存储在Web上的信息半结构的数据基于内容，并且可以搜索。dontrescructional数据，包括可以感知的信息，音频和视频信息。
百度教育
苍凉
以下不是大数据处理的类型（）
2月27日，搜索问题。
非Q＆A可以发送链接。我提供链接，例如Hadoop和其他源数据项目编程语言数据的基础技术。简单的宽港技术技术说，这四个方面。实际上，代表部门的通用数据底部技术：Z-Suite具有高性能数据分析功能，完全放弃了升级（扩展）完全支持扩展Z-Suite的Z-Suite主要支持PB级数据：SPAN-DABASECECOMPUTING：Z-Suite支持几乎所有专业统计功能的各种摘要支持。计算技术Z-Suite数据分析引擎找到了基于MPP架构的Z-Suite Z-Suite的优化计算案例和昂贵的数据计算。可以计算布计算节点然后指定节点以计算Z-Suite的结论的平台。平台Z-Suite可以使用每个节点的计算能力来轻松实现TB/PB级数据分析第二级响应列存储（基于列的）Z-Suite列列存储基于存储数据市场阅读数据可以减少读和写入SALESTHE I/O效率的提高AND改进查询性能。此外，存储容量可以压缩数据压缩比为5-1 0倍。绩效内存计算对列存储技术有益于存储技术并联计算技术z-套件可以压缩数据并使用节点计算计算能力内存的内存访问速度，速度比磁盘访问速度甚至数千次内存计算CPU直接内存非磁盘阅读量数据和数据，以计算存储器计算传统数据处理类型，以加速数据分析的实现关键应用程序技术技术
1.批处理处理
批处理处理是整个需求的大型数据处理。批处理处理主要运行大容量静态数据集，并在完成计算过程后返回结果。在这种处理模型的视图中，批处理处理有一个明显的缺点，即面对大型数据以及会计处理的力量。
现在，批处理处理在处理许多长期的数据方面非常出色，因此通常用于分析历史数据。
2.流媒体处理
批处理处理后提出的另一个需求是流处理。对于真实时间输入系统的数据，可以立即获得处理结果，并将随着新数据的到来而继续更新。
实时的流处理反映了出色的，但是流量处理只能处理（实际流处理）或一些（微批量处理）数据。硬件的要求也应更高。
3.批处理处理+流程处理
在实践的使用中，批处理处理和流程处理中存在许多方案。混合处理框架旨在解决此类问题。具有数据处理的一般处理方案不仅可以提供处理数据所需的方法，还可以提供您自己的集成项目，库和事物，这些项目，可以满足各种情况，例如图形分析，机器学习，交互式查询。
结论：以上是为每个人编译的主要CTO注释的所有内容，而不是大数据流数据处理框架。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记找到大数据流数据处理框架的相关内容。