數(shù)據(jù)分區(qū)將數(shù)據(jù)分成更小的塊，每個塊可以在不同的計算節(jié)點上并行處理。劃分可以基于數(shù)據(jù)的一些特征，例如關鍵詞、時間戳或地理位置。這樣可以更好地利用分布式計算環(huán)境的資源，提高數(shù)據(jù)處理的效率。3.內存計算和緩存技術內存計算和緩存技術是加速海量數(shù)據(jù)處理的重要手段之一。傳統(tǒng)磁盤存儲訪問延遲較高，內存存儲讀寫速度較快。

作者:張力兵，如需轉載，請聯(lián)系華章科技。在當前數(shù)據(jù)激增的傳統(tǒng)時代，不同的業(yè)務場景下產(chǎn)生了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)。如何有效地處理這些不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，成為目前大多數(shù)公司面臨的問題。隨著雅虎對Hadoop的開源，越來越多的大數(shù)據(jù)處理技術開始涌入人們的視線。比如現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理引擎ApacheSpark，已經(jīng)基本取代MapReduce成為當前大數(shù)據(jù)處理的標準。

1、數(shù)據(jù)源所有的大數(shù)據(jù)架構都是從源代碼開始的。這可以包括來自數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、來自實時源(如物聯(lián)網(wǎng)設備)的數(shù)據(jù)以及從應用程序生成的靜態(tài)文件(如Windows日志)。2、實時消息接收如果有實時源，需要在架構中建立一個機制來攝取數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)存儲公司需要存儲將通過大數(shù)據(jù)架構處理的數(shù)據(jù)。一般來說，數(shù)據(jù)會存儲在一個數(shù)據(jù)湖中，這是一個大型的非結構化數(shù)據(jù)庫，可以很容易地擴展。

這是因為批處理可以用來有效處理大量數(shù)據(jù)，而實時數(shù)據(jù)需要立即處理才能帶來價值。批處理涉及長時間運行的作業(yè)，用于篩選、聚合和準備數(shù)據(jù)以供分析。5.分析數(shù)據(jù)存儲在準備好要分析的數(shù)據(jù)之后，需要將它們放在一個地方，以便于對整個數(shù)據(jù)集進行分析。分析數(shù)據(jù)存儲的必要性是公司的所有數(shù)據(jù)都聚集在一個地方，所以它的分析會是全面的，優(yōu)化的是分析而不是交易。

下面詳細說說數(shù)據(jù)庫集群。集群主要分為三類(高可用性集群、負載均衡集群、科學計算集群)。1.高可用性集群是由兩個節(jié)點組成的HighCluster，有很多通俗而不科學的名字，比如。

“雙機”高可用集群解決了保證用戶應用持續(xù)對外提供服務的能力問題。(請注意，高可用性集群不是用來保護業(yè)務數(shù)據(jù)的，而是用來保護用戶的業(yè)務程序向外界提供不間斷的服務，從而將軟件/硬件/人為故障對業(yè)務的影響降到最低)。2.LoadBalanceCluster負載平衡系統(tǒng):集群中的所有節(jié)點都是活動的，它們分擔系統(tǒng)的工作負載。

五大數(shù)據(jù)處理架構大數(shù)據(jù)是收集、組織和處理大容量數(shù)據(jù)集并從中獲得洞察所需的非傳統(tǒng)策略和技術的總稱。盡管處理數(shù)據(jù)所需的計算能力或存儲容量早已超過了一臺計算機的上限，但這種類型計算的普遍性、規(guī)模和價值只是在最近幾年才經(jīng)歷了大規(guī)模的擴張。本文將介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的一個基本組件:處理框架。處理框架負責計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，例如處理從非易失性存儲中讀取的數(shù)據(jù)或處理剛剛攝入系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

這些框架將介紹如下:僅批處理框架:ApacheHadoop僅流框架:ApacheStormApacheSamza混合框架:ApacheSparkApacheFlink什么是大數(shù)據(jù)處理框架？處理框架和處理引擎負責計算數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)?！耙妗焙汀翱蚣堋钡膮^(qū)別雖然沒有權威的定義，但很多時候，前者可以定義為實際負責處理數(shù)據(jù)操作的組件，后者可以定義為承擔類似功能的一系列組件。