大数据技术框架是什么（大数据的框架）

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1、首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢？java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。

2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。

3、但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。阶段三，是项目练手。

4、这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

大数据技术框架是什么（大数据的框架）

1、Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

2、FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

3、除了这些，大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具；任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。

4、数据源所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

主流的大数据框架，Hadoop、Spark普遍，然后Flink也越来越流行。应用在大数据平台的etl辅助过程。随着汽车市场逐步饱和，竞争加剧，车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营，领先一步。

批处理批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

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