大數(shù)據(jù)搬運(yùn)框架有什么？大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)什么框架，大數(shù)據(jù) 框架，主流是什么？Big 數(shù)據(jù) Times、數(shù)據(jù)分析技術(shù):Big 數(shù)據(jù)分析利用各種技術(shù)和算法來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。它涵蓋了許多領(lǐng)域和技術(shù)，以下是分析的主要組成部分:數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ):-3/分析的第一步是收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

Hadoop它是由Apache Foundation開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施。用戶可以開發(fā)分布式程序，而無(wú)需了解發(fā)行版的底層細(xì)節(jié)。充分利用集群的力量進(jìn)行高速操作和存儲(chǔ)。Hadoop的框架的核心設(shè)計(jì)是HDFS和MapReduce。HDFS為massive 數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)，而MapReduce為massive 數(shù)據(jù)提供計(jì)算存儲(chǔ)。Yarn，它是Hadoop2.0的升級(jí)版。

在新的紗線中，ApplicationMaster是一個(gè)可更換的部件。用戶可以針對(duì)不同的編程模型編寫自己的AppMst，讓更多類型的編程模型可以在Hadoop集群中運(yùn)行。請(qǐng)參考hadoopYarn官方配置模板中的mapredsite.xml配置。資源的表示基于內(nèi)存(在當(dāng)前版本的Yarn中，不考慮cpu的占用)，比之前的剩余槽數(shù)更合理。

Spark是Scala寫的，是一個(gè)通用的類Hadoop MapReduce并行計(jì)算框架。Spark是基于MapReduce算法分布式的，有計(jì)算。Storm是用java和clojure寫的。storm的好處是內(nèi)存滿計(jì)算。因?yàn)閮?nèi)存尋址速度是硬盤的百萬(wàn)倍以上，所以暴風(fēng)的速度相比hadoop是非?？斓摹?/p>

這只能說(shuō)是主流技術(shù)，不是核心技術(shù)；目前國(guó)內(nèi)很多公司主要使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)，如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark、hive、Hbase等。這并不是說(shuō)這些技術(shù)是唯一的，它們只是方便應(yīng)用。還有數(shù)據(jù)。所以這個(gè)問(wèn)題你先有問(wèn)題。大數(shù)據(jù)是方向場(chǎng)，就像你問(wèn)什么是飲食，它有哪些方面。

在ForresterResearch最近的一份研究報(bào)告中，對(duì)數(shù)據(jù)整個(gè)生命周期中的22項(xiàng)技術(shù)的成熟度和軌跡進(jìn)行了評(píng)估。這些技術(shù)為Da 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、預(yù)測(cè)性和綜合洞察力做出了巨大貢獻(xiàn)。1.預(yù)測(cè)分析技術(shù)，這也是Da 數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測(cè)分析允許公司通過(guò)分析大型數(shù)據(jù)來(lái)源來(lái)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、優(yōu)化和部署預(yù)測(cè)模型，從而提高業(yè)務(wù)績(jī)效或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)“Da 數(shù)據(jù)”的預(yù)測(cè)分析也與我們的生活息息相關(guān)。

Da 數(shù)據(jù)分析是指對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù) set進(jìn)行收集、加工、分析和解釋，以獲得有價(jià)值的信息和洞察力。它涵蓋了許多領(lǐng)域和技術(shù)，以下是分析的主要組成部分:數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ):-3/分析的第一步是收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這可能涉及傳感器、日志文件、社交媒體數(shù)據(jù)、交易記錄和其他來(lái)源。為了有效地存儲(chǔ)和管理這些數(shù)據(jù)，使用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)和云存儲(chǔ)。

這些步驟有助于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)分析技術(shù):大型數(shù)據(jù)分析利用各種技術(shù)和算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。常用的技術(shù)有統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、挖掘、自然語(yǔ)言處理、圖像處理和時(shí)間序列分析。這些技術(shù)可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有意義的信息，并生成預(yù)測(cè)、分類、聚類、推薦等結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告:大型數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通常需要通過(guò)可視化和報(bào)告呈現(xiàn)給決策者和利益相關(guān)者。

你說(shuō)的應(yīng)該是平臺(tái)的主流數(shù)據(jù)。我來(lái)列舉一下:(1) Hadoop生態(tài)系統(tǒng)HDFS:分布式文件系統(tǒng)，解決大數(shù)據(jù) Yarn(MapReduce)的存儲(chǔ)問(wèn)題:分布式/。解決Hadoop中的-3計(jì)算Hive:the數(shù)據(jù)分析引擎，支持SQLHBase: NoSQL 數(shù)據(jù)基于HDFS的庫(kù)ZooKeeper:分布式協(xié)調(diào)服務(wù)?？捎糜趯?shí)現(xiàn)HA(高可用性架構(gòu))其他(2)Spark Core:Spark生態(tài)圈的核心，用于離線計(jì)算 Spark SQL: Spark的數(shù)據(jù)分析引擎，支持SQL語(yǔ)句SparkStreaming的流式傳輸:Spark計(jì)算engine。但本質(zhì)還是離線計(jì)算MLlib:機(jī)器學(xué)習(xí)框架(3)flink dataset:flink batch處理(離線計(jì)算)apiFlinkDataStream:flink stream處理(實(shí)時(shí)計(jì)算)。)APIFlinkTable