大数据各个框架是什么,大数据AI计算框架有哪些

大数据各个框架是什么,大数据AI计算框架有哪些

存储框架：HDFS ——分布式文件存储系统(Hadoop中的存储框架) HBase——分布式数据库系统Kafka——分布式消息缓存系统(实时流式数据处理场景中应用广泛) Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重

spark 是一个分布式的计算框架，是我目前认为最火的计算框架。spark,是一种"one stack to rulethem all"的大数据计算框架，期望使用一个技术栈就完美地解决大数HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它

11、Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，它是集群的管理者。监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接如图所示，大数据技术框架主要包括以下方面的内容：数据存储系统：最常见的就是分布式文件系统HDFS;如果需要使用NoSQL数据库功能，HBase是基于HDFS实现的一个分布式NoSQL数据库。大数

3.1 传统大数据架构借用作者的图，我们可以用数据仓库+ hadoop 分布式实现结果存储+搜索引擎，数据仓库和hadoop分布式之间用sqoop 来做传输的通道。实现分布式算力的回流，而展⼤数据处理框架，通常可以分为三类——①批处理框架：Apache Hadoop ②流处理框架：Apache Storm、Apache Samza ③批处理+流处理框架：Apache Spark、Apache Flink 这⾥我们

前言在大数据分布式中，分区，分桶，分片是设计框架的重点。此篇就来总结各个框架。建议收藏目录Hive分区与分桶ES分片Kafka分区HBase分区Kudu分区HiveHive那我们先讲讲最核心的大数据存储和计算吧。这里就不得不引入Hadoop这个框架。Hadoop是大数据存储和计算的鼻祖了，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。关于